Las industrias más expuestas a la IA no sólo están experimentando aumentos de productividad, sino también crecimiento del empleo y de los salarios.

Las predicciones sobre el impacto de la inteligencia artificial van desde apocalípticas hasta utópicas. Un informe de octubre de 2025 de los demócratas del Senado, por ejemplo, predice que la inteligencia artificial destruirá millones de empleos en Estados Unidos. Unos años antes, la consultora McKinsey predijo que la IA agregaría billones a la economía global, al tiempo que enfatizó que las pérdidas de empleos podrían mitigarse capacitando a los trabajadores para hacer cosas nuevas.

El problema es que muchas de estas afirmaciones se basan en proyecciones, encuestas demasiado simplificadas o experimentos mentales, más que en cambios observados en la economía. Esto dificulta que el público, y a menudo los responsables de las políticas, sepan qué creer.

Como economista laboral que estudia cómo la tecnología y el cambio organizacional afectan la productividad y el bienestar, creo que un mejor lugar para comenzar es con datos reales sobre producción, empleo y salarios, todos los cuales parecen relativamente más esperanzadores.

IA y empleos

En uno de mis nuevos artículos de investigación con el economista Andrew Johnston, estudiamos cómo la exposición a la inteligencia artificial generativa afectó a las industrias en todo Estados Unidos entre 2017 y 2024, utilizando datos administrativos que cubren a casi todos los empleadores. Nuestro análisis abarcó un período clave en el que se disparó el uso generativo de la inteligencia artificial, lo que nos permitió analizar el efecto en empresas e industrias.

Medimos la exposición a la IA utilizando datos de tareas a nivel de ocupación comparados con la combinación de fuerza laboral profesional en cada industria y país antes de la pandemia. El gobierno y la industria con más trabajadores en roles que requieren procesamiento de lenguaje, codificación o tareas de datos obtienen puntuaciones más altas en exposición, por ejemplo, en comparación con uno con más plomeros y electricistas.

Luego tomamos esa clasificación de exposición ocupacional y analizamos los cambios en la desviación estándar de la exposición ocupacional, comparándola con el mercado laboral y el PIB en todos los estados e industrias de 2017 a 2024.

Piense en la desviación estándar como aproximadamente la brecha entre los paramédicos, cuyo trabajo se centra en la evaluación física, la respuesta de emergencia y la atención práctica que la IA no puede replicar fácilmente, y los gerentes de relaciones públicas, cuyo trabajo implica elaborar comunicaciones, analizar sentimientos y sintetizar información que las herramientas de IA manejan bien. Esa brecha de exposición a la IA es aproximadamente lo que estamos midiendo cuando preguntamos: ¿Estar en el lado más expuesto de esa división cambia la trayectoria de su industria?

Estos datos nos permitieron responder dos preguntas: cuando las herramientas de IA estuvieron ampliamente disponibles después del lanzamiento público de ChatGPT a fines de 2022, ¿los países y las industrias que estaban más expuestos a la IA generativa se volvieron más productivos, y qué pasó con los trabajadores?

Nuestras respuestas son más alentadoras y matizadas de lo que sugiere gran parte del debate público.

Descubrimos que las industrias en los estados con mayor exposición a la IA experimentaron un crecimiento de productividad más rápido a partir de 2021 (antes de que ChatGPT se hiciera público) impulsado por herramientas corporativas ya integradas en flujos de trabajo profesionales, incluido GitHub Copilot para el desarrollo de software, Jasper para marketing y redacción de contenido, y las aplicaciones comerciales GPT-3 de Microsoft. En 2024, por ejemplo, las industrias con una desviación estándar más expuesta a la IA obtuvieron ganancias del 10% en productividad, 3,9% en empleos y 4,8% en salarios que industrias comparables en el mismo estado.

Estos patrones sugieren que, al menos hasta ahora, la IA ha actuado como una herramienta de mejora de la productividad que impulsa el empleo y los salarios, en lugar de un mero sustituto del trabajo.

El uso de inteligencia artificial generativa se disparó en 2022 con el lanzamiento de ChatGPT. AP Photo/Kiichiro Sato Ampliación versus desplazamiento

Una diferencia clave en los datos es entre tareas en las que la IA trabaja con humanos y tareas en las que la IA puede operar de forma más independiente. En sectores donde la IA complementa principalmente a los trabajadores (por ejemplo, marketing, redacción o análisis financiero), nuestros datos muestran que el empleo aumentó aproximadamente un 3,6% por cada desviación estándar de aumento de la exposición.

En los sectores donde la IA puede realizar tareas de forma más autónoma (incluido el procesamiento básico de datos, generar código repetitivo o manejar interacciones estandarizadas con los clientes) no encontramos cambios significativos en el empleo, aunque los trabajadores en esos roles experimentaron un crecimiento salarial más lento.

Lo que sugieren estos hallazgos es que cuando la inteligencia artificial reduce el costo de realizar una tarea y aumenta la productividad de los trabajadores, las empresas expanden la producción lo suficiente como para aumentar su demanda de mano de obra en general, la misma lógica que explica por qué las herramientas eléctricas no han eliminado a los trabajadores de la construcción.

La cuestión económica no es si desaparece alguna tarea. Se trata de si las empresas y los trabajadores pueden reorganizarse lo suficientemente rápido como para crear nuevas combinaciones productivas. Y hasta ahora, en la mayoría de los sectores, nuestra evidencia sugiere que sí pueden hacerlo.

Pero las políticas estatales también importan: estos beneficios se concentran en estados con mercados laborales más eficientes, lo que significa que el impacto de la IA generativa en los trabajadores y la economía también depende de los tipos de políticas e instituciones de la economía local.

Es importante destacar que estos hallazgos van más allá de la exposición ocupacional. En un trabajo adicional con coautores de la Oficina de Análisis Económico, encontramos un efecto similar en el PIB y el empleo cuando analizamos el uso real de la IA: esa es la frecuencia con la que los trabajadores usan la IA. Basándonos en el Panel de Fuerza Laboral de Gallup, medimos a los trabajadores que utilizan activamente la inteligencia artificial a diario o varias veces a la semana. Descubrimos que cada aumento de un punto porcentual en la proporción de usuarios frecuentes de IA en el gobierno y la industria se asocia con aproximadamente entre un 0,1% y un 0,2% más de producción real y entre un 0,2% y un 0,4% más de empleo.

Para poner esto en contexto: la proporción de usuarios frecuentes de IA en todas las ocupaciones aumentó de alrededor del 12% a mediados de 2024 al 26% a finales de 2025, un cambio que, según nuestras estimaciones, corresponde a aproximadamente entre un 1,4% y un 2,8% más de producción real, o alrededor de 1 a 2 puntos porcentuales de crecimiento anual durante ese período.

Las nuevas tecnologías rara vez dejan intactas las empresas. Pero rara vez eliminan por completo la necesidad de intervención humana. Más bien, están cambiando la composición del trabajo, como muestra nuestra investigación. Algunas tareas se reducen. Otros se están expandiendo. Están surgiendo otras nuevas que antes eran demasiado costosas o difíciles de implementar a gran escala. En pocas palabras, algunas ocupaciones pueden desaparecer, pero la mayoría simplemente cambia.

En todo caso, es probable que las tendencias documentadas aquí se fortalezcan, no se desvanezcan. No sólo las herramientas de IA generativa están mejorando rápidamente, sino que la experimentación y la investigación y el desarrollo en las que participan muchos trabajadores y empresas probablemente generen grandes dividendos. Estas inversiones –a menudo denominadas capital intangible– tienden a desbloquearse varios años después de que la tecnología entra en escena, después de que se han realizado inversiones complementarias.

El papel de la empresa y del directivo.

Que la IA genere ansiedad o adaptación en los trabajadores depende en parte de lo que sucede dentro de las organizaciones. Utilizando datos adicionales recopilados durante muchos años en el panel de fuerza laboral de Gallup que cubre a más de 30.000 empleados estadounidenses entre 2023 y 2026, descubrí en el artículo de 2026 que la adopción de inteligencia artificial generativa en el lugar de trabajo creció rápidamente durante el período, y la proporción de trabajadores que utilizan IA aumentó con frecuencia del 9% al 26%.

Pero el hallazgo más importante es que la adopción era mucho más probable cuando los trabajadores creían que su organización había comunicado una estrategia clara de IA y cuando los empleados decían que confiaban en el liderazgo. Esto sugiere que la creciente adopción y uso efectivo de la IA depende no sólo de la disponibilidad de la tecnología sino también de si los administradores hacen que su uso sea claro, creíble y seguro.

Cuando existe esa claridad, el uso frecuente de la IA se asocia con un mayor compromiso y satisfacción laboral, e incluso revierte las consecuencias del agotamiento que aparecen en otros lugares.

En otras palabras, los efectos económicos más amplios de la IA dependen no sólo de cuán sofisticadas sean las herramientas, sino también de si las empresas y los gerentes crean entornos donde los trabajadores puedan experimentar, reorganizar tareas e integrar nuevas herramientas en las rutinas productivas. Es decir, si los empleados no se sienten psicológicamente seguros para experimentar, es menos probable que utilicen la IA y, especialmente, es menos probable que la utilicen para trabajos de mayor valor.

Este es exactamente el tipo de ajuste que creo que está haciendo que el mercado laboral sea más resiliente de lo que sugieren los pronósticos más nefastos.