La IA no reemplaza personas, reemplaza modelos económicos

El Foro Económico Mundial estima que, hacia 2030, la inteligencia artificial y otros cambios tecnológicos desplazarán 92 millones de empleos, pero también crearán 170 millones de nuevos puestos de trabajo. Al mismo tiempo, el Fondo Monetario Internacional (FMI) advierte que cerca del 40% del empleo mundial estará expuesto a transformaciones por la IA. Detrás de esta aparente contradicción aparece una teoría formulada hace más de 160 años: la paradoja de Jevons.

Durante los últimos tres años el debate sobre la inteligencia artificial estuvo dominado por una misma preocupación: cuántos trabajadores perderán sus empleos frente al avance de la automatización. La irrupción de asistentes inteligentes, algoritmos capaces de redactar textos, analizar documentos, programar software o producir imágenes consolidó la idea de que una parte importante del trabajo humano sería sustituida por máquinas. Sin embargo, la evidencia que comienza a surgir desde organismos internacionales y centros de investigación muestra un escenario considerablemente más complejo. La inteligencia artificial no solo destruye ocupaciones; también crea nuevos mercados, modifica la estructura de la demanda y transforma la naturaleza del trabajo. La pregunta ya no es si habrá más o menos empleo, sino quiénes estarán en condiciones de ocupar los nuevos puestos que emerjan de esta transición tecnológica.

Una teoría del siglo XIX vuelve al centro del debate sobre la inteligencia artificial

La explicación económica de este fenómeno fue formulada mucho antes de la aparición de las computadoras. En 1865, el economista británico William Stanley Jevons publicó The Coal Question, una investigación sobre el consumo de carbón durante la Revolución Industrial que terminó convirtiéndose en uno de los textos fundacionales de la economía de los recursos. Jevons observó que las mejoras incorporadas a las máquinas de vapor reducían significativamente la cantidad de carbón necesaria para producir la misma energía. La lógica indicaba que el consumo total debía disminuir. Ocurrió exactamente lo contrario.

Al abaratarse el costo de utilización del carbón, nuevas industrias comenzaron a incorporarlo, aumentó la producción y el consumo agregado terminó siendo muy superior al registrado antes de las mejoras tecnológicas. La eficiencia no redujo el uso del recurso; expandió el mercado que dependía de él. Ese comportamiento quedó registrado como la paradoja de Jevons y hoy numerosos economistas consideran que puede ayudar a interpretar el impacto de la inteligencia artificial sobre el empleo.

La inteligencia artificial abarata procesos y crea nuevos mercados

El principio económico continúa vigente. Cuando una tecnología reduce significativamente los costos de producir bienes o prestar servicios, disminuyen las barreras de acceso para consumidores y empresas. Aquello que antes era costoso comienza a masificarse y aparecen usos que hasta ese momento no resultaban económicamente viables.

La inteligencia artificial ya está generando ese proceso en múltiples sectores. El desarrollo de software, la producción audiovisual, el diseño gráfico, el análisis de datos, la creación de materiales educativos y la atención al cliente pueden realizarse con mayor rapidez y menores costos. Esa reducción de precios permite que pequeñas empresas, profesionales independientes y organizaciones que antes no podían acceder a esos servicios comiencen a demandarlos.

Lejos de reducir automáticamente la actividad económica, la mayor eficiencia puede ampliar el tamaño del mercado. La denominada «paradoja de Jevons aplicada a la IA» explica precisamente este mecanismo: una tecnología que automatiza parte del trabajo también puede aumentar el volumen total de producción porque hace posible que muchas más personas utilicen esos servicios.

Los organismos internacionales prevén una profunda reconfiguración del mercado laboral

Las principales proyecciones internacionales coinciden en que la inteligencia artificial transformará el empleo, aunque no necesariamente mediante una reducción neta de puestos de trabajo.

El Future of Jobs Report 2025, elaborado por el Foro Económico Mundial a partir de encuestas realizadas a más de 1.000 empresas que representan aproximadamente 14 millones de trabajadores en 55 economías, estima que hacia 2030 desaparecerán 92 millones de empleos, pero surgirán 170 millones de nuevas ocupaciones, generando un saldo positivo cercano a 78 millones de puestos de trabajo. Entre los sectores con mayor crecimiento aparecen especialistas en inteligencia artificial, análisis de datos, ciberseguridad, energías renovables, automatización, robótica y desarrollo de software, junto con ocupaciones vinculadas a la educación, los cuidados y la economía verde.

En paralelo, el Fondo Monetario Internacional, en el informe Gen-AI: Artificial Intelligence and the Future of Work, calcula que alrededor del 40% del empleo mundial estará expuesto al avance de la inteligencia artificial. En las economías avanzadas esa exposición alcanza el 60%, mientras que en los mercados emergentes se ubica en torno al 40% y en los países de bajos ingresos desciende al 26%. El organismo aclara, sin embargo, que exposición tecnológica no significa reemplazo automático. En muchas actividades la inteligencia artificial actuará como complemento del trabajo humano, incrementando la productividad sin eliminar necesariamente al trabajador.

No todos los sectores experimentarán la misma transformación

La automatización afecta principalmente a tareas repetitivas, estructuradas y altamente predecibles. Procesamiento administrativo, atención telefónica básica, clasificación documental o ciertas funciones contables presentan mayores probabilidades de ser asumidas por sistemas inteligentes.

En cambio, las actividades que requieren creatividad, juicio profesional, resolución de problemas complejos, negociación, liderazgo o interacción interpersonal muestran un comportamiento diferente. Allí la inteligencia artificial funciona como una herramienta de apoyo capaz de aumentar la productividad sin sustituir completamente la intervención humana.

El efecto también varía entre profesiones. La programación constituye uno de los ejemplos más citados. Aunque la IA permite desarrollar software con mayor rapidez, la reducción de costos impulsa la digitalización de empresas que antes no podían invertir en aplicaciones propias, ampliando el mercado potencial y generando nuevos proyectos tecnológicos. Un mecanismo similar comienza a observarse en marketing digital, producción audiovisual, educación virtual y diseño de contenidos, donde la automatización reduce tiempos de producción, pero simultáneamente incrementa el volumen total de servicios demandados.

La calidad del empleo también está cambiando

La cantidad de puestos de trabajo constituye solo una parte del problema. Diversos estudios muestran que la inteligencia artificial modifica también las condiciones en las que ese trabajo se desarrolla. La automatización incrementa la capacidad de supervisar procesos, medir productividad en tiempo real y establecer nuevos estándares de rendimiento.

Esto significa que una economía con más empleo no necesariamente ofrecerá mejores condiciones laborales. La mayor productividad puede traducirse en mayores exigencias, monitoreo permanente, intensificación del ritmo de trabajo o pérdida de autonomía profesional. En actividades creativas y administrativas también aumenta la competencia, reduciendo el valor económico de tareas que anteriormente requerían una alta especialización.

América Latina enfrenta un desafío diferente al de las economías desarrolladas

El impacto de la inteligencia artificial dependerá en gran medida de la capacidad de cada país para acompañar la transformación tecnológica. Infraestructura digital, conectividad, formación en competencias digitales, sistemas científicos sólidos y políticas de innovación constituyen condiciones indispensables para que la productividad adicional se traduzca en nuevas oportunidades laborales.

En buena parte de América Latina persisten brechas significativas en cada uno de esos aspectos. La automatización puede avanzar con rapidez sobre tareas rutinarias mientras los trabajadores carecen de acceso a procesos de reconversión profesional o a los recursos tecnológicos necesarios para desempeñar funciones de mayor valor agregado. En esas condiciones, el efecto de sustitución puede imponerse sobre el de complementación, ampliando desigualdades preexistentes entre regiones, sectores productivos y niveles educativos.

La historia económica demuestra que las grandes revoluciones tecnológicas nunca eliminaron definitivamente el trabajo humano; modificaron su organización, redistribuyeron el valor entre sectores y redefinieron las habilidades más demandadas. La inteligencia artificial parece seguir esa misma trayectoria, aunque a una velocidad sin precedentes. El verdadero desafío no será únicamente desarrollar algoritmos más sofisticados, sino construir sistemas educativos, laborales e institucionales capaces de preparar a millones de personas para una economía donde la adaptación permanente será tan importante como la propia innovación tecnológica.

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    LAURA ALCANTARA

    Licda. Laura Alcántara Cornielle Especialista en Gestión de la Tecnología Educativa (UAPA) y Licenciada en Educación Inicial (UTESA). Con formación avanzada en metodología STEAM y Microbit, destaca por integrar la innovación y el pensamiento crítico en el aula. Actualmente se desempeña como docente de Nivel Primario y asesora en desarrollo de proyectos tecnológicos educativos, comprometida con la calidad y la formación integral.

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