Este dato clave revela cómo la inteligencia artificial transformará tu profesión

Alex Imas y el cálculo torpe de la sustitución laboral por IA

El nombre Alex Imas merece destacarse porque es uno de los que no solo ve el Apocalipsis techístico venir, sino que dice abiertamente: nuestros modelos para predecir cómo la inteligencia artificial nos va a afectar en el trabajo son un chiste. Básicamente, dice que *no tenemos ni idea* y no por falta de ganas, sino porque la economía está atascada con datos pobres y líneas de análisis que no responden al caos que viene.

¿De dónde sale esta ristra de datos? Pues nada menos que de la Universidad de Chicago, donde Imas se la juega a que la clave no está en saber qué trabajos están “expuestos” a la IA (un dato que se ha venido usando hasta el hartazgo para sembrar pánico), sino en recolectar un tipo de información que hasta ahora nadie ha tratado con seriedad: la **elasticidad precio-demanda** para trabajos afectados por IA. O dicho en criollo, cuánto se moverán los consumidores ante la bajada de precios que trae la eficiencia de la IA.

Imas no viene con medias tintas: necesitamos un esfuerzo equivalente a un “Manhattan Project” para colectar y analizar estos datos. Sería caro, lento, pero si no lo hacemos, los políticos seguirán actuando como si el mercado laboral fuese un tablero de ajedrez viejo. Mientras tanto, la gente pierde su curro y no sabe por qué.

Debate abierto: ¿exposición al AI es igual a riesgo real?

Ahora, seguro has leído mil veces que un sector u otro está “X% expuesto a la IA” porque daros, el gobierno de EE.UU. tiene un catálogo de miles de tareas laborales que parecen sacadas de un documental de los 90 pero se actualizan regularmente (sí, la burocracia también sabe ser rápida a veces). OpenAI usó estos datos en diciembre para medir el peligro de la IA en cada empleo. ¿Ejemplo? Un agente inmobiliario tiene un 28% de tareas que la IA podría hacer.

Pero, aquí está el truco sucio que muchos no mencionan: *esa exposición no se traduce en un despido directo*. Si la IA puede hacer un 28% de las tareas, pero el agente sigue siendo valioso para cerrar el trato, aconsejar, o entender el contexto humano, ¿qué pasa? Exacto, nada drástico.

Imas explica que “exposición”, en la jerga de los economistas, es un dato muy limitado. Tal vez para trabajos repetitivos y simples, como el operador de ascensor de antaño o el triage de llamadas automatizado, sí es un pronóstico de “adiós al empleo”. Pero para la mayoría, la complejidad del trabajo y los efectos secundarios (como cambios en la demanda) diluyen el impacto dramático.

Cuando la IA te hace 3 días en 1, ¿quién gana?

Ahí tienes un desarrollador que usa IA para crear una app de citas premium que antes le llevaba tres días. Ahora, en uno, sin despeinarse. ¿Qué ocurre? La productividad se dispara y la empresa puede sacar más producto con el mismo gasto o incluso menos.

Este punto siempre produce controversia. ¿Contratarán más gente o despedirán a varios? Depende y mucho.

– Si la reducción de costos baja el precio final para el usuario, la demanda puede subir (más clientes, más descargas).
– Pero si la demanda no sube proporcionalmente, la necesidad de programadores puede caer.
– En mercados ultracompetitivos, el que no baja precios queda fuera porque los consumidores son impacientes.

Esto no es teoría barata. Es economía básica llevada a nivel extremo por IA. Pero aquí nadie tiene las métricas claras para saber cómo responderá el mercado. Bajos precios, aumento de usuarios, impacto en empleo… todo queda en una ecuación sin resolver que los responsables políticos ignoran como pueden.

Panorama económico actual: ni recesión ni utopía

El clown circus que rodea el impacto de la IA en el empleo tiene dos caras.

Por un lado, personas como Dario Amodei (CEO de Anthropic) dicen que esta IA es “un sustituto laboral general” que puede hacer todos los trabajos humanos en menos de cinco años — sí, cinco años y fue a la luna. Por otro lado, economistas como Imas y otros dan un toque de realidad: todavía no hemos visto una caída masiva de empleos debida a la IA, y no hay un “precipicio” inminente, al menos no aún.

Eso no quiere decir que se pueda dormir tranquilo, porque la “ruptura de la escalera de carrera para los jóvenes” y ciertas recesiones sectoriales podrían estar en la vuelta de la esquina. Además, el vacío absoluto de planes coherentes por parte de los legisladores deja a millones en limbo.

Que personas en Anthropic hablen abiertamente del fin de los empleos humanos debería encender las alarmas. Pero *no sabemos cuándo ni cómo* porque no miden el único dato que puede explicar el lío: la respuesta del mercado a los precios modificados por la IA.

Las tareas y trabajos del futuro (con y sin IA)

Hablemos claro sobre esos “millones de tareas” que componen casi cualquier profesión. La idea es que un trabajo no es homogéneo; son una suma de mini-trabajos, de micro-tareas.

Desde preguntas básicas que hace un agente inmobiliario, pasando por sesiones de tutoría, hasta la programación de código especializado para apps móviles (no todo es Tinder y Pokémon Go).

Y si bien la IA puede parchear algunas partes, otras exigen juicio, empatía, creatividad o contexto que no se capturan fácilmente en un algoritmo. Esto hace que predecir el impacto de la IA en un trabajo entero sea como tratar de armar un puzzle con piezas que cambian de forma constantemente.

Por eso Imas quiere que recojamos datos masivos, actualizados y específicos a nivel tarea y sector. Solo así tendremos chance de crear políticas laborales inteligentes y no a balazos al aire.

¿Por qué no existe ya esa información?

¿Te imaginas que pudiéramos saber con precisión cuánto sube o baja la demanda de tutores, diseñadores web o nutricionistas al cambiar sus precios? ¿Y a escala nacional? ¿Y con datos frescos?

Pues no. No existe un sistema público y accesible que recoja ese tipo de información en empleos “blandos” o digitales. Tenemos datos para cosas básicas como la leche o el cereal (gracias a la colaboración entre supermercados y la Universidad de Chicago), pero no para profesiones con exposición a IA.

Lo que hay es un desastre:

– Fragmentación total.
– Datos en manos de empresas privadas sin interés en compartir.
– Consultoras que cobran miles por análisis parciales.
– Y ni se menciona la tarea de elegir exactamente qué datos medir o cómo hacerlo para pensar a gran escala.

Imas da el grito de guerra: un mega proyecto nacional o global que compile, analice y publique estas cifras es necesario. Puede sonar a película de ciencia ficción, pero sin un esfuerzo similar, las políticas que diseñemos van a ser tiros en la oscuridad con consecuencias impredecibles.

¿Vale la pena invertir en ese esfuerzo?

Desde ya, sí.

Probablemente no te guste pensar en gastos millonarios para burocracia o investigación, pero sin datos reales y extensos estamos condenados a repetir errores históricos o a provocar crisis peores que las que siquiera hoy tememos.

Imas insistió que solo con esta información los economistas podrán dejar de hacer predicciones vagas y empezar a construir modelos que capturen la realidad vertiginosa. Así también, los legisladores tendrán bases para diseñar planes laborales que contemplen:

– Cambios en las contrataciones.
– Nuevas reglas de seguridad social.
– Programas de capacitación centrados donde realmente hará falta.
– Y por supuesto, evitar pánicos que solo hacen daño.

Porque la alternativa, como sabemos, es un colapso ordenado que seduce a muchos tecnólogos y un desastre salvaje para millones que ni saben dónde ni cuándo perderán la chamba.

¿Pero esto significa que hay que temerle a la IA?

Esto no va sobre mandar todo a la hoguera o tirar la toalla frente a unos robots que dicen “hola, soy tú reemplazo”. Más bien, invita a no soplar la guitarra del alarmismo barato ni a iluminar expectativas de utopía laboral porque “la IA está aquí para ayudarnos”.

El problema real está en la falta de información y planificación sensata. La IA puede ser una herramienta brutalmente eficiente o un monstruo descontrolado, eso depende—aunque suene evidente—de *decisiones humanas* de política, regulación y gestión económica.

Así que más que obsesionarse con cuántos trabajos desaparecerán o cuantos nuevos aparecerán, la cuestión es: ¿cómo estamos midiendo el pulso del mercado en la era de la IA? ¿Tenemos números para prever estas olas de cambio o seguimos confiando en “análsis” de twitter y notas apocalípticas?

Mientras no respondamos esto, la incertidumbre seguirá siendo terreno fértil para panicosos, vendedores de humo y políticos sin rumbo.

¿Por qué no hemos empezado aún una recogida de datos masiva sobre elasticidad laboral relacionada con IA?
¿Crees realmente que la política o la economía se mueve rápido ante semejante tsunami tecnológico?

Las respuestas están ahí afuera, entre mucha burocracia, interés privado y, sí, un poco de miedo por saber lo que viene. ¿Te animas a mirar?

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