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Anthropic publicó un modelo de cómo la inteligencia artificial puede cambiar el empleo en Estados Unidos hasta 2030. Proyecta tres escenarios, desde uno parecido a lo que hizo internet hasta uno sin precedente en la historia económica. En los tres crece la economía. Lo que cambia entre uno y otro es quién se lleva esas ganancias.
Fui a leer el reporte completo porque sabía lo que iba a pasar con él. En unas semanas vamos a ver el titular circulando en el chat del colegio: "la inteligencia artificial va a destruir los empleos". Y ese titular sale de un solo escenario de los tres, el más agresivo, que es justamente el que los economistas que revisaron el documento discutieron entre ellos.
Vale la pena entender qué dice de verdad, porque el modelo es más interesante que el titular.
La economía no está hecha de empleos, está hecha de tareas
Esta es la idea que sostiene todo lo demás, y es la parte que más me gustó.
Para calcular el efecto de la IA sobre "el trabajo", el equipo hizo algo astuto: en vez de mirar empleos completos, miraron las tareas que componen cada empleo. Usaron la clasificación oficial del Departamento de Trabajo de Estados Unidos, que lista lo que hace cada ocupación.
El ejemplo que usan es una enfermera. Su día no es "un empleo". Es un montón de cosas distintas: pasa visita a un paciente, saca sangre, hace triaje en emergencias, registra signos vitales, pide insumos para la sala. Y la IA se relaciona distinto con cada una de esas cosas.
A algunas no las toca. La IA no puede bañar a un paciente.
A otras las ayuda: le redacta las instrucciones de alta, le permite monitorear pacientes a distancia, le organiza el horario del turno.
A otras podría hacerlas sola: registrar los signos vitales, pedir los insumos de la sala.
Y aparecen tareas que antes no existían: revisar si la IA hizo bien un triaje, verificar un plan de cuidados que propuso una máquina.
El resultado no es que la enfermera desaparezca. Es que su empleo cambia de forma. Y eso ya nos pasó a nosotros: el reporte apunta que hoy casi nadie escribe fichas médicas a mano, y que hace treinta años nadie monitoreaba pacientes a distancia. El paquete de tareas se mueve mientras el nombre del trabajo sigue igual.
Ahora multiplica eso. Cada una de esas tareas ocurre millones de veces al día, en cada sala y en cada turno del país. Si sumas todas las tareas de todos los trabajos, tienes la economía completa: más de 30 billones de dólares al año.
Tres futuros posibles, no una predicción
Sobre esa base, el modelo dibuja tres versiones del 2030. Los números son de Estados Unidos y están calculados a precios de 2025.
El escenario modesto. La IA hace más o menos lo que hizo internet: un cambio real, pero dentro de lo normal para una tecnología nueva, y que llega despacio. La economía queda un 1.6% más grande de lo que habría estado sin ella. Si vivieras ahí, ni lo notarías en las noticias.
El escenario sustancial. Un impacto mayor que el de internet, mayor incluso que el del ferrocarril. La economía crece al doble de su ritmo normal y queda un 8.3% por encima. Los empleos se mueven bastante, pero el desempleo se mantiene dentro del rango que la historia ya conoce.
El escenario extremo. Algo sin precedente: un crecimiento del 15% anual, que duplicaría el tamaño de la economía cada cuatro años y medio, con el PIB un 32.4% por encima. Aquí sí el desempleo sube por encima de niveles de recesión, y golpea sobre todo a quienes trabajan con información: programadores, personal de call center, oficinistas. La sociedad sería muchísimo más rica, y el problema pasaría a ser cómo se reparte esa riqueza.
Anthropic también encuestó en agosto a 10,980 personas en Estados Unidos. Las respuestas típicas apuntan al escenario del medio: un PIB 10% más alto en 2030 y un desempleo alrededor del 5%. Una de cada diez personas respondió en línea con el escenario extremo.
El salario sube, pero no para todos igual
Esta es la parte que casi nadie va a titular, y es la que más me hizo pensar.
En los tres escenarios el salario promedio sube. Pero no sube parejo: el aumento se concentra fuera del trabajo de oficina. La explicación del reporte es sencilla cuando la lees. Si la IA hace que diseñar y permisar una obra sea mucho más rápido, se arrancan más obras, y entonces hacen falta más trabajadores de construcción. La IA acelera el papeleo y el cuello de botella se muda al mundo físico.
Mientras tanto, los sueldos de quienes trabajan con información quedan planos en el escenario del medio, y caen más de un 10% en el extremo.
Hay un segundo reparto, menos visible. De cada dólar que produce la economía, hoy unos 60 centavos van a salarios y unos 40 a lo que los economistas llaman capital: máquinas, software, infraestructura, y quienes son dueños de todo eso. En el escenario extremo eso se voltea: 45 centavos a los trabajadores y 55 al capital. Una torta mucho más grande, pero una porción más chica.
Lo que el modelo admite que dejó fuera
Aquí el reporte hace algo que se agradece: publica sus propios límites.
El modelo no incluye robots hipercapaces. Es una omisión declarada, y cambia cómo hay que leer lo anterior. Si en este modelo los trabajos manuales resisten mejor, es en parte porque el modelo decidió no simular la tecnología que los tocaría.
Tampoco incluye respuestas de política pública, ni ciclos económicos, ni el efecto de la construcción masiva de centros de datos.
Y hay algo más raro todavía: el documento publica los desacuerdos de los economistas que lo revisaron. Algunos opinaron que el escenario extremo se lee mejor como experimento mental que como escenario. Otros opinaron lo contrario, que el escenario modesto se queda corto frente a lo que ya se ve en los datos. Varios señalaron que el modelo no sigue a trabajadores individuales, así que solo puede pintar un cuadro grueso del costo humano de perder un empleo.
Esos nombres están ahí, con sus objeciones sin resolver, dentro del mismo documento que presenta las conclusiones.
Cómo leer los titulares que vienen
Tres cosas que ayudan a calibrar cuando esto empiece a circular.
Un escenario no es un pronóstico. Cuando veas "la IA elimina el X% de los empleos", vale preguntar de cuál de los tres escenarios salió esa cifra. Casi siempre va a ser del extremo, porque es el más dramático.
El modelo no razona en carreras. Razona en tareas. No existe en ninguna parte del reporte una lista de profesiones seguras, y no es un olvido: es que la herramienta no está construida para eso. Cualquier nota que la presente como una guía vocacional está agregando algo que el documento no tiene.
Son números de Estados Unidos. La estructura del empleo, la informalidad y la velocidad de adopción son distintas en cada país hispanohablante. Lo que viaja no son las cifras, es la forma de pensar el problema.
A nosotros nos quedó dando vueltas la premisa de las tareas, más que cualquiera de los tres números. Un empleo no es una cosa fija que se conserva o se pierde: es un paquete que se reacomoda mientras uno sigue adentro. Eso lo hemos vivido todos los que llevamos veinte años trabajando. Nuestros hijos lo van a vivir varias veces.
El reporte está publicado completo y en abierto, junto con un explorador donde puedes meter tus propios supuestos y ver qué economía sale. Si te interesa el tema, vale más media hora ahí que cualquier resumen, incluido este.
Preguntas frecuentes
¿Quién hizo este estudio y dónde se lee?
Lo hizo el equipo de economía de Anthropic y se publicó en septiembre de 2026. El reporte técnico, Economic Scenarios for Transformative AI, está firmado por Anton Korinek, Chad Jones, Szymon Sacher, Tess Cotter y Peter McCrory. Puedes leer el explorador de escenarios o descargar el reporte técnico completo. Anthropic es la empresa que desarrolla Claude, así que conviene leerlo sabiendo quién lo publica.
¿Entonces la IA va a causar desempleo masivo?
Según este modelo, no en la mayoría de los escenarios. En el modesto y en el sustancial el desempleo se mantiene dentro del rango histórico. Solo en el extremo, que asume una adopción muy rápida, sube por encima de niveles típicos de recesión. Y ese es precisamente el escenario que los revisores discutieron entre ellos.
¿Qué es eso de "trabajo del conocimiento"?
Es la forma en que el reporte agrupa a las ocupaciones que trabajan principalmente con información: programación, atención al cliente, administración, análisis, redacción. Se contrapone a las ocupaciones que dependen de estar físicamente en un lugar haciendo algo con las manos. Es una división gruesa, y el propio modelo reconoce que no sigue a personas individuales dentro de esos grupos.
¿Esto tiene que ver con cómo aprenden nuestros hijos en la escuela?
El reporte no habla de educación ni de niños en ningún momento, así que cualquier conexión es nuestra, no suya. Si te interesa qué dicen los datos sobre aprendizaje, pantallas e IA en el aula, revisamos el informe PISA 2025 en Ecuador, que sí mide eso directamente.
¿Y si mi hijo ya usa inteligencia artificial todos los días?
Es lo más probable, y es un tema distinto al de este post. Si quieres empezar por el presente, mira la edad mínima y la configuración segura de ChatGPT, y si notas que la conversación con un chatbot está desplazando otras cosas, reunimos las señales en compañeros de IA y adolescentes.
— Jorge @papacondatos
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