Cada semana traen nuevas afirmaciones sobre la transformación de la IA en el lugar de trabajo. Un CEO declara una revolución. Un artículo de opinión predice millones de empleos que desaparecerán de la noche a la mañana. El ruido es implacable.
Pero si dejamos de lado todo el bombo, hay una pregunta más sencilla. En las economías desarrolladas, ¿qué ha cambiado realmente la IA en el trabajo hasta ahora? La respuesta resulta ser más interesante y más desigual de lo que cualquiera de las partes sugiere.
¿Qué es real?
Empecemos por lo que respalda la evidencia. La IA está generando ganancias genuinas de productividad en tipos específicos de trabajo basado en el conocimiento y en servicios. Un estudio experimental encontró que los profesionales que usaban ChatGPT para escribir tareas tardaban un 40% menos en completarlas, con una mejora del 18% en la calidad (según evaluaron sus colegas en pruebas a ciegas).
Y otro estudio con más de 5,000 agentes de atención al cliente encontró un aumento del 15% en los problemas resueltos por hora. Un experimento industrial que involucró tareas realistas y complejas realizadas con consultores de gestión descubrió que completaban el trabajo un 25% más rápido y producían resultados considerados un 40% superiores en calidad (de nuevo, juzgados por expertos en pruebas a ciegas). Ensayos aleatorizados con casi 5,000 desarrolladores de software documentaron un aumento del 26% en las tareas completadas.
No son números pequeños. Y la adopción avanza rápido. Una encuesta estadounidense reveló que casi cuatro de cada diez trabajadores utilizaban IA generativa en el trabajo a mediados de 2025. Este ritmo de adopción supera los primeros años tanto del ordenador personal como de internet. En varios países de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), las empresas informan que la integración de la IA en las funciones empresariales se está acelerando.
Así que la historia de la productividad es real, especialmente en tareas codificables y con mucho texto en legal, finanzas, marketing y atención al cliente. Eso no es exageración.
Lo que está exagerado
Pero las predicciones apocalípticas aún no se han materializado. El empleo en los países de la OCDE sigue siendo históricamente sólido. Una revisión de la evidencia basada en investigaciones producida en Estados Unidos a principios de 2026 reveló que, a pesar de la rápida adopción, la IA ha causado hasta ahora pocas pérdidas generalizadas de empleos o recortes salariales. Y un estudio (aún no publicado) que rastreó el uso de chatbots de IA en lugares de trabajo daneses encontró prácticamente cero efectos en los ingresos o las horas registradas, incluso entre usuarios intensivos y primeros usuarios.
¿Por qué? Porque muchos trabajos aún requieren conocimiento tácito, presencia física, buen juicio y ese tipo de conciencia contextual que la IA aún no puede replicar. Y la adopción es mucho más desigual de lo que sugieren las cifras principales. Aunque el uso de la IA entre las empresas en Estados Unidos se disparó entre 2023 y 2025, un informe encontró que menos empresas la habían incorporado realmente en sus operaciones. El sector de la información, por ejemplo, lo adoptó a un ritmo aproximadamente diez veces superior al de la hostelería.
Un ejercicio de modelización económica estima que la IA podría añadir entre un 1% y un 1.6% al PIB de EU en la próxima década. Esto es significativo, pero está muy lejos de las afirmaciones transformadoras.
La brecha entre las ganancias de productividad en estudios controlados y la transformación real dentro de las organizaciones sigue siendo enorme. La revolución, para la mayoría de los lugares de trabajo, aún no ha llegado.
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Lo que se informa poco
Aquí es donde la historia se vuelve más relevante y donde los comentarios se quedan cortos. Los efectos distributivos de la IA en las economías desarrolladas merecen mucha más atención. No todo el mundo está experimentando esta transformación de la misma manera.
La evidencia sobre quién se beneficia es sorprendentemente consistente. Los trabajadores menos experimentados ven los mayores beneficios de las herramientas de IA. Un estudio encontró que la IA reducía la brecha entre el personal más productivo y el menos productivo, con las mayores mejoras entre los trabajadores con menor capacidad.
En atención al cliente, los agentes novatos fueron los que más se beneficiaron. El personal más experimentado experimentó poca mejora y, en algunos casos, ligeras caídas en la calidad. El experimento del sector mencionado anteriormente encontró que los empleados por debajo de la media mejoraron un 43%, mientras que los mejores ganaron un 17%. Así que las mayores ganancias van para los trabajadores con menos experiencia, reduciendo la brecha entre los que mejor y peor rinden dentro de las empresas.
Eso suena a buenas noticias. Pero hay un inconveniente.
Aunque la IA puede comprimir las competencias dentro de las empresas, el mercado laboral en general está contando una historia diferente. Los puestos de nivel inicial están disminuyendo en ocupaciones expuestas a la IA. Las tareas rutinarias que antes justificaban la contratación de juniors —empleos que ofrecían oportunidades de aprendizaje a quienes estaban en el escalón más bajo— son las primeras en automatizarse.
La teoría económica lleva mucho tiempo advirtiendo que la automatización desplaza a los trabajadores de las tareas, y la creación de nuevas tareas para contrarrestar esto no es ni automática ni garantizada. Se estima que el 60% de los empleos en economías avanzadas enfrentan cierta exposición a la IA.
En la mayoría de los escenarios realistas, la desigualdad empeora sin una intervención deliberada, en parte porque los trabajadores con mayores ingresos poseen más activos de capital y pueden beneficiarse del aumento de los rendimientos de las inversiones relacionadas con la IA.
El patrón que está surgiendo es este: la IA ayuda a quienes ya están dentro de la puerta mientras estrecha silenciosamente la puerta para quienes intentan entrar.
Prestar atención a la pregunta correcta
El sector importa. El tamaño del despacho importa. El tipo de trabajo importa. La transición de la IA no es una sola historia. Son muchas: se desarrollan a diferentes velocidades, con distintas consecuencias, dependiendo de en qué punto de la economía te encuentres.
El debate ha estado atrapado entre un optimismo desgarrador y un temor existencial. Ninguna de las dos es útil. La evidencia apunta a un lugar más incómodo: una transformación real pero parcial, rápida en algunos ámbitos y estancada en otros, y que distribuye sus costes y beneficios de formas moldeadas por las desigualdades existentes.
Si las ganancias de productividad son genuinas, la pregunta es: ¿quién las captura? Si el trabajo de nivel inicial está desapareciendo, ¿qué lo reemplaza? Y si la brecha entre las empresas que adoptan y las que no pueden se está ampliando, el foco debería estar en lo que estamos construyendo en respuesta. Solo hablar de ello no será suficiente.
*Vivek Soundararajan es profesor de Trabajo e Igualdad en la Universidad de Bath.
Este artículo fue publicado originalmente en The Conversation/Reuters
