La IA puede elevar el crecimiento sin generar muchos empleos

La inversión en inteligencia artificial y centros de datos puede hacer crecer la economía sin que el empleo aumente al mismo ritmo. Esa es la principal advertencia del informe Chief Economists’ Outlook: septiembre de 2026 del Foro Económico Mundial (WEF, por sus siglas en inglés): se espera una mayor adopción de IA y una contribución de los centros de datos al crecimiento, pero el 61% de los economistas jefe encuestados no espera que esa expansión cree una proporción significativa de empleos a escala global.

No significa que la IA o los centros de datos carezcan de valor económico. El problema es otro: sus beneficios iniciales pueden llegar sobre todo mediante una mayor producción por trabajador, menores costes e inversión de capital, mientras que los costes de adaptación recaen con más fuerza sobre quienes intentan acceder a empleos en los sectores afectados.

Crecer no equivale necesariamente a contratar más

El producto interior bruto puede aumentar cuando las empresas invierten en centros de datos, equipos de computación y sistemas de IA. También pueden producir más con la misma plantilla si estas herramientas aceleran tareas o permiten no cubrir vacantes.

Esa combinación mejora la productividad y el crecimiento sin exigir una contratación generalizada. El WEF señala que el 97% de los economistas jefe consultados espera que aumente la adopción de IA. A la vez, el 79% anticipa una oposición importante a la expansión de centros de datos y el 61% no prevé una creación de empleo global significativa asociada a ella.

Es un escenario de productividad sin empleo proporcional: la inversión eleva la producción, pero los nuevos puestos pueden ser limitados, llegar más tarde o concentrarse en perfiles especializados, sin extenderse al conjunto del mercado laboral.

La señal más clara en Estados Unidos: menos contratación en puestos de entrada

La evidencia disponible no demuestra una pérdida masiva de empleo por IA en toda la economía. Investigadores del Stanford Digital Economy Lab, con datos administrativos de nóminas de ADP de millones de trabajadores estadounidenses hasta junio de 2026, no hallaron pruebas de un desplazamiento generalizado. 2

Sin embargo, los resultados revelan una diferencia relevante para los trabajadores jóvenes. El empleo de las personas de 22 a 25 años en ocupaciones muy expuestas a la IA se situaba alrededor de un 19% por debajo del nivel que habría alcanzado si hubiera evolucionado al mismo ritmo que el de personas de la misma edad en ocupaciones menos expuestas. Los trabajadores con experiencia no mostraron una brecha comparable. 2

La distinción es importante. Una disrupción laboral no tiene por qué comenzar con despidos masivos: puede aparecer primero como un acceso más difícil al mercado, con menos vacantes junior, menor contratación y menos oportunidades para adquirir la experiencia necesaria para progresar. La investigación de Stanford identifica el patrón entre los trabajadores más jóvenes y advierte que no debe interpretarse como prueba de que la IA ya haya eliminado empleos en toda la economía. 2

Los recortes atribuidos a la IA son una señal, no una prueba completa de causalidad

Los anuncios empresariales que citan la IA como motivo de recortes de empleo merecen atención, pero no bastan para demostrar que la tecnología sea su única causa. Las reestructuraciones, una demanda más débil, decisiones de contratación previas y otras condiciones del negocio también pueden influir al mismo tiempo.

La conclusión más sólida que permiten los datos de nóminas es más acotada: la exposición a la IA está asociada con peores resultados laborales para jóvenes en determinadas ocupaciones, y el patrón parece explicarse más por una menor contratación que por un aumento generalizado de las salidas de trabajadores. 2

Para recién graduados y personas que cambian de carrera, esa diferencia es decisiva. Si las empresas automatizan parte de las tareas que antes se asignaban a perfiles junior, el desafío no es solo reemplazar puestos perdidos: es preservar oportunidades creíbles de primer empleo en las que se desarrollen criterio profesional, conocimiento del sector y experiencia.

El caso del software muestra por qué el panorama es mixto

El desarrollo de software suele presentarse como una prueba simple de si la IA está sustituyendo a los trabajadores del conocimiento. Los datos disponibles dibujan un panorama más matizado.

Un informe de Stanford indica que el empleo en ocupaciones intensivas en programación se ha ralentizado, aunque sigue creciendo. También encuentra poca evidencia de que la IA haya deprimido de forma amplia el empleo o las ofertas en las ocupaciones más expuestas. De hecho, las vacantes online para desarrolladores de software crecieron más rápido que las de otras ocupaciones durante el último año.

Al mismo tiempo, otro estudio difundido en septiembre concluyó que las empresas que adoptaron IA aumentaron un 6,7% su empleo de perfiles sénior en cinco años, mientras que el empleo junior cayó un 3%; la proporción de trabajadores junior en sus plantillas se redujo en 1,9 puntos porcentuales. 11

En conjunto, estos hallazgos no prueban que la IA haya eliminado el trabajo en software. Sí apuntan a un posible problema de distribución: las organizaciones pueden valorar más a los profesionales experimentados que saben definir, verificar e integrar resultados asistidos por IA, mientras necesitan menos personas para tareas junior estandarizadas. Puede mantenerse la demanda en una ocupación y, aun así, hacerse más difícil entrar en ella.

El aumento del coste de vida puede agravar una transición desigual

El crecimiento agregado no equivale automáticamente a una mejora del nivel de vida. En la encuesta del WEF, el 88% de los participantes esperaba un aumento de los precios de los alimentos y el 83%, de la electricidad; además, se preveía que los ingresos reales se estancaran o cayeran en la mayoría de las regiones.

Esto vuelve más relevante la distribución de los beneficios de la IA. Un hogar que afronta un crecimiento salarial débil o una búsqueda de empleo más difícil puede, además, enfrentarse a facturas más altas por bienes y servicios esenciales. La expansión de los centros de datos cobra especial importancia por sus necesidades de infraestructura y por la considerable resistencia local que anticipan los economistas del WEF.

El riesgo, por tanto, es una desconexión entre los indicadores macroeconómicos y la experiencia cotidiana de los hogares: mejores cifras de inversión y productividad junto con ingresos reales limitados y menos oportunidades para quienes comienzan su vida laboral.

Menor apoyo fiscal eleva la importancia del ajuste

Los gobiernos han amortiguado con frecuencia las perturbaciones económicas mediante ayudas a los ingresos, formación, inversión pública y otras medidas fiscales. Pero la encuesta del WEF sugiere que habrá menos margen: el 69% de los economistas jefe considera que el apoyo fiscal fue una fuente clave de resiliencia global desde 2020, mientras que solo el 28% espera que desempeñe el mismo papel durante el próximo año.

Con una capacidad fiscal más limitada, puede resultar más difícil financiar los mecanismos que ayudan a los trabajadores durante una transformación estructural: formación eficaz, educación, apoyo a la movilidad e inversión local. No implica que estas políticas sean imposibles, sino que su diseño y focalización adquieren mayor importancia.

Las respuestas de política pública empiezan a centrarse en la transición

En Estados Unidos, responsables políticos e instituciones ya empiezan a organizarse alrededor de las implicaciones laborales de la IA. Los senadores Mark Warner y Mike Rounds presentaron la propuesta bipartidista Economy of the Future Commission Act, concebida para identificar medidas prácticas que refuercen la formación de los trabajadores y los apoyen a medida que los empleos evolucionan con la IA. 17

El American Enterprise Institute y el Urban Institute también lanzaron en junio de 2026 la Comisión sobre Inteligencia Artificial y la Fuerza Laboral Estadounidense. Copresidida por Gina Raimondo y Paul Ryan, debe evaluar los efectos de la IA sobre el empleo, las capacidades y los ingresos, así como elaborar opciones de política pública para trabajadores, empresas y gobiernos.

La conclusión

La visión de los economistas del WEF es coherente: la IA y los centros de datos pueden respaldar el crecimiento mundial porque elevan la inversión y la productividad, pero ninguno de esos mecanismos garantiza una creación de empleo amplia.

La evidencia estadounidense por ahora invita a la cautela, no al fatalismo. No se ha demostrado un colapso del empleo en toda la economía, pero sí aparece una brecha notable al inicio de la carrera profesional en trabajos expuestos a la IA, con la menor contratación como preocupación central. 2 El reto para las políticas públicas es evitar que un auge de productividad vacíe las vías de acceso por las que las personas adquieren competencias, ingresos y movilidad económica a largo plazo.