Sam Altman dice ahora estar “bastante seguro” de que la IA ha creado más empleo del que ha eliminado hasta ahora. Es un giro neto: hace solo unos meses había advertido que profesiones enteras desaparecerían “tan rápido que es aterrador”. También Dario Amodei de Anthropic ha retirado afirmaciones similares, pasando de “la IA se llevará gran parte de los trabajos de oficina de entrada en tiempos muy breves” a “la automatización es un multiplicador de productividad, no un asesino de empleos”.

Por qué te importa. Si trabajas con IA o tienes que explicarla a tu equipo, esto no es una tranquilidad: es una señal de que el marco público está cambiando sin que los números lo respalden. Los estudios más recientes (Yale Budget Lab, investigación multiuniversitaria sobre programadores y redactores) no muestran ningún impacto significativo de la IA en la productividad medida u ocupación agregada. La crisis entre programadores y redactores comenzó a principios de 2022, meses antes de ChatGPT. Ha habido despidos relacionados con IA —en algunos casos los presupuestos destinados a personas terminaron en GPUs, en otros la IA era la excusa que gustaba a los accionistas— pero no han generado el desplazamiento masivo anunciado.

Qué hacer. Cuando gestiones expectativas o miedos en el equipo, utiliza números reales, no declaraciones de CEOs. La lección Conversar, no mandar te muestra cómo usar la IA para aumentar la calidad del trabajo en lugar de sustituir a quien lo realiza.

En detalle

El contexto

En 2023 y hasta principios de 2024, Altman y Amodei habían pintado escenarios de sustitución rápida: Altman hablaba de profesiones que desaparecerían “tan rápido que potencialmente es aterrador”, Amodei de una cuota grande de empleos de oficina de entrada tomados por la IA “en tiempos muy breves”. Esas declaraciones alimentaron tanto el entusiasmo como la ansiedad, y dieron un ángulo preciso a las discusiones internas de muchas empresas. Ahora ambos han cambiado de posición, pasando a un marco más cauteloso: Altman dice “no es lo que esperaba” y Amodei ahora describe la IA como un multiplicador de productividad, no un sustituto.

Qué dicen los números

Los estudios recientes no confirman la narrativa original. Una investigación multiuniversitaria sobre programadores y redactores identificó el inicio de la crisis laboral a principios de 2022, meses antes del lanzamiento de ChatGPT. El Yale Budget Lab no encontró cambios medibles en el mercado laboral vinculados a la IA. Ha habido despidos declarados “por la IA”, pero en algunos casos el dinero ahorrado fue a GPUs, en otros la IA era la justificación más grata a los accionistas para recortes ya decididos.

Ningún estudio hasta ahora muestra un impacto significativo de la IA en la productividad agregada medida u ocupación total. Lo que no significa que la IA no cambie el trabajo —ya lo está haciendo de manera selectiva, en tareas específicas— pero las predicciones de masa no han encontrado respaldo.

Las implicaciones

Si estás en una posición de gestión, o simplemente necesitas explicar la IA a colegas, la lección es: los proclamas de los CEOs cambian, los números menos. El cambio de narrativa dice poco sobre los hechos y mucho sobre la presión pública. Cuando debas tomar decisiones sobre cómo usar la IA en tu equipo, construye tu propia medición: tiempo ahorrado en tareas concretas, calidad del trabajo antes y después, costos reales. La lección Capstone: ¿está funcionando? Medir tiempo y calidad te da el método para hacerlo.

Los límites de lo que se sabe

Altman no cita datos específicos, y el “bastante seguro” deja margen. Las fuentes de esta declaración no reportan estudios subyacentes: es una afirmación pública, no un resultado medido. Lo que no la hace falsa, pero la convierte en una posición, no en una conclusión verificable.