Que la IA sustituyera a los humanos era ciencia ficción. Ahora puede realizar el 43 % de los trabajos modernos, según Anthropic.

I. ¿Qué tan pronto la IA reemplazará a los humanos?

Me gustaría compartir dos investigaciones que describen un panorama claro del impacto de la IA en el mercado laboral. El primero proviene del profesor de economía de Stanford, Brynjolfsson, quien predijo en 2022 que la IA avanzada alteraría el equilibrio de poder global . Ese futuro ya está aquí: la última investigación de Anthropic, de febrero de 2025, muestra que casi la mitad (43,6 %) de las aplicaciones actuales de IA pueden reemplazar directamente a los trabajadores humanos.

Un análisis más profundo de la investigación revela una tendencia aún más preocupante: otro 31,3 % de los empleos se enmarcan en la "Iteración de Tareas", donde la IA y los humanos colaboran temporalmente. Esto significa lo siguiente en la práctica:

Considere un flujo de trabajo típico: al resumir las notas de una reunión, le pido a la IA que extraiga los puntos clave, los revise y luego solicite detalles adicionales sobre áreas específicas. Mediante este proceso iterativo, refine el resultado hasta que esté listo para mi jefe. Este tipo de colaboración entre humanos e IA no durará mucho: como millones de usuarios, sin saberlo, entrenan estos sistemas las 24 horas del día, los 7 días de la semana , la IA pronto dominará estas tareas de forma independiente.

II. ¿Qué trabajos corren mayor riesgo?

Analicemos este gráfico que muestra cómo la IA afecta a diferentes empleos. Analizaremos dos aspectos principales: cuánto cobran las personas y cuánta IA ya utilizan en su trabajo. Utilizando el salario medio (60.000 dólares) y un pequeño uso de IA (1%) como líneas divisorias, podemos distinguir cuatro grupos principales:

• A: Trabajos bien remunerados que la IA ya puede realizar : Estos son los primeros trabajos que las empresas quieren reemplazar con IA porque son caros y la IA ya los realiza eficazmente. Por ejemplo: programadores, editores y escritores.
• B: Trabajos bien remunerados que la IA está aprendiendo a realizar : estos son trabajos bien remunerados que la IA aún no puede realizar por completo, como los médicos especialistas. Actualmente, la IA simplemente ayuda a estos trabajadores a realizar mejor su trabajo. Por ejemplo, Tempus AI ayuda a los médicos a planificar tratamientos para los pacientes. Aunque afirman que por ahora solo ayudan a los médicos, es posible que los datos recopilados se puedan utilizar para entrenar a la IA a realizar más de este trabajo de forma autónoma en el futuro.

• C: Trabajos prácticos con menor remuneración : Estos son trabajos en los que la IA aún no es buena porque requieren contacto humano y habilidades físicas, como los estilistas. Actualmente, estos trabajos apenas utilizan la IA.
• D: Empleos con salarios más bajos que ya utilizan IA : Estos empleos no pagan mucho, pero ya están empezando a usarla con frecuencia, como tutores y oficinistas. A medida que la IA se abarata, estos empleos corren el riesgo de ser reemplazados.

A partir de 2025, China y Estados Unidos compiten por desarrollar la IA más potente, de forma similar a cómo Estados Unidos y la URSS compitieron para ser los primeros en llegar al espacio en el siglo XX. Es probable que muchos empleos sean reemplazados por la IA; es como ver una ola gigante formándose a lo lejos que se dirige hacia la costa. Cuando llegue, podríamos ver a más personas sin trabajo que nunca antes en la historia, lo que podría causar graves problemas económicos .

III. ¿Por qué es la prueba de Turing una trampa?

Toda esta crisis está relacionada con la famosa prueba de Turing . He aquí por qué:

En 1950, Alan Turing ideó un juego en su artículo " Computing Machinery and Intelligence " para probar si las máquinas pueden pensar:

Este juego se conoció como la "Prueba de Turing" y se convirtió en la forma estándar de juzgar si la IA es avanzada.

Según la prueba de Turing, la IA (y lo que ahora llamamos IAG) es básicamente "Inteligencia Artificial Humana" (IAH) , tecnología que imita lo que hacen los humanos. El problema con este enfoque es:

Cuando la IA copia y automatiza lo que los humanos ya hacen , las máquinas se convierten en mejores sustitutos de los trabajadores humanos. Los trabajadores reemplazados pierden poder económico y voz política. Los empresarios que adquieren máquinas capaces de realizar trabajos a nivel humano a menudo simplemente reemplazan a los humanos con esas máquinas.

Pero la IA no tiene por qué definirse así. Otro enfoque es:

Cuando la IA mejora la capacidad humana , ayudándolas a lograr cosas que antes no podían, los humanos y las máquinas trabajan juntos . Esta alianza mantiene a los humanos como esenciales para la creación de valor, manteniendo su posición tanto en el mercado laboral como en el sistema político.

Si nos centramos únicamente en crear una IA que copie a los humanos, podríamos lograr una producción más eficiente, pero la riqueza y el poder se concentrarán en menos manos . Esto crea una situación peligrosa: quienes pierden su trabajo e influencia no pueden mejorar sus vidas. El profesor Brynjolfsson llama a esto «la trampa de Turing» en su artículo.

Cuando la sociedad cae en la "trampa de Turing", se produce un desempleo masivo y un grupo creciente de personas con un producto marginal cero : personas que simplemente no encuentran trabajo. En Estados Unidos, la esperanza de vida ya ha disminuido tres años consecutivos, algo que no ocurría desde 1918. Las muertes por suicidio, sobredosis y alcoholismo se disparan, matando a cientos de miles de estadounidenses cada año. Los economistas Anne Case y Angus Deaton llaman a esto la espiral de las "muertes por desesperación" .

IV. Cómo escapar de la trampa de Turing

La trampa de Turing ocurre cuando nos centramos demasiado en " reemplazar a los humanos " en lugar de " hacerlos mejores ". Piénsalo así: podrías crear un sistema de autopago con IA que elimine por completo el trabajo de los cajeros, o podrías crear un sistema que haga a los cajeros supereficientes gestionando consultas de precios, sugiriendo productos y proporcionando información, manteniendo el toque humano.

Para evitar esta trampa, el documento sugiere tres soluciones principales:

1. Arreglar el sistema tributario : Actualmente, el sistema es injusto. Cuando las empresas usan IA para reemplazar trabajadores, solo pagan impuestos corporativos. Pero cuando usan IA para mejorar a sus empleados, pagan impuestos corporativos, además de impuestos sobre el salario y sobre la renta. Además, las ganancias de las inversiones solo gravan el 20%, mientras que los ingresos laborales llegan hasta el 37%. ¡Esta situación prácticamente obliga a las empresas a reemplazar a sus trabajadores! Deberíamos nivelar el terreno de juego, incluso reducir los impuestos sobre la renta laboral para fomentar la participación de los trabajadores.

2. Invertir en educación : Las investigaciones demuestran que por cada dólar invertido en tecnología de IA, las empresas deberían invertir 9 dólares en capacitar a sus empleados. Sin embargo, las empresas no quieren capacitar a trabajadores que podrían irse, y los trabajadores no pueden costear su propia capacitación. Los gobiernos deben intervenir, ya sea brindando capacitación directamente o incentivando a las empresas para que capaciten a sus trabajadores.

3. Fomentar la verdadera innovación : Nos quedamos pensando en «cómo las máquinas pueden realizar trabajos humanos» cuando deberíamos preguntarnos «¿qué cosas nuevas e increíbles pueden hacer juntos los humanos y las máquinas?». Necesitamos nuevas formas de medir el éxito que recompensen los avances que generan nuevo valor, no solo la automatización de trabajos existentes.

   
   

Si bien estas directrices son correctas , la implementación de políticas específicas requiere una cuidadosa consideración. Toda política es un arma de doble filo y debe adaptarse a las condiciones nacionales de cada país, evitando problemas como el arbitraje regulatorio y el riesgo moral. Por ejemplo:

• Caso de arbitraje regulatorio : En las décadas de 1980 y 1990, Corea y Japón implementaron sucesivamente estrictas normas ambientales y aranceles elevados para equipos automatizados en fábricas, lo que provocó que empresas manufactureras como Samsung trasladaran sus líneas de producción a países del sudeste asiático con normas ambientales más bajas, lo que dio lugar a un arbitraje regulatorio típico. Este cambio no solo no logró alcanzar los objetivos de protección ambiental, sino que también agravó los problemas de empleo de los jóvenes en ambos países.
• Subsidios a la energía verde : En la década de 2010, algunos países europeos otorgaron altos subsidios para la generación de energía solar, y algunas empresas obtuvieron subsidios fraudulentamente a través de paquetes tecnológicos, lo que eventualmente condujo a un endurecimiento de las políticas.

Este artículo no ampliará la discusión a nivel de políticas, pero quiero proponer:

Desde otra perspectiva, la pregunta más profunda es: todas estas medidas se basan en la premisa de que « el trabajo es necesario ». Pero si la IA realmente puede reemplazar el trabajo humano a gran escala en el futuro, ¿necesitamos replantear la estructura social y los sistemas de distribución de valor? Esta pregunta podría ser más relevante que explorar cómo conservar los empleos.

¿Qué clase de mundo sería si los humanos no necesitaran trabajar en el futuro? ¿Cómo funcionaría? La próxima vez, tendré la oportunidad de profundizar en este tema usando el libro de Daniel Susskind, de la Universidad de Oxford , "Un mundo sin trabajo" .

Referencias

• Anthropic. (10 de febrero de 2025). Presentación del Índice Económico Antrópico. Anthropic. https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-economic-index
• Brynjolfsson, E. (2022). La trampa de Turing: La promesa y el peligro de la inteligencia artificial similar a la humana. Daedalus, 151(2), 272-287. https://doi.org/10.1162/daed_a_01915
• Case, A., y Deaton, A. (2020). Muertes por desesperación y el futuro del capitalismo. Princeton University Press.
• Handa, K., Tamkin, A., McCain, M., Huang, S., Durmus, E., Heck, S., Mueller, J., Hong, J., Ritchie, S., Belonax, T., Troy, KK, Amodei, D., Kaplan, J., Clark, J. y Ganguli, D. (2025). ¿Qué tareas económicas se realizan con IA? Evidencia de millones de conversaciones con Claude. Anthropic.