Es la pregunta que aparece en todas las charlas, a veces al principio y a veces al final, cuando alguien se anima: «¿esto nos va a dejar sin trabajo?». Durante los primeros dos años la única respuesta honesta era «no sabemos». Hoy, a fines de 2026, sabemos bastante más, porque ya no dependemos solo de proyecciones: hay estudios que miran qué pasó de verdad en el mercado laboral.
La respuesta corta es que, hasta ahora, la IA no produjo una ola de despidos generalizada. La respuesta larga tiene matices que a un dueño de PyME le conviene conocer, porque algunos ya lo están afectando.
Tareas, no puestos: la distinción que ordena todo
Casi todos los estudios serios parten de la misma idea: la IA no hace puestos, hace tareas. Un puesto es un conjunto de tareas, y muy pocos están hechos enteramente de tareas que una máquina pueda resolver sola. Por eso los organismos internacionales hablan de «exposición»: qué parte del trabajo podría verse afectada, para bien o para mal.
La Organización Internacional del Trabajo publicó en mayo de 2025 su índice más completo, construido sobre casi 30.000 tareas. Encontró que uno de cada cuatro trabajadores del mundo está en una ocupación con algún grado de exposición a la IA generativa, pero que solo el 3,3 % del empleo mundial cae en la categoría de exposición más alta. Su conclusión textual es que lo más probable para la mayoría de los puestos expuestos es la transformación, no el reemplazo.
El Fondo Monetario Internacional había llegado a una cifra más alta en enero de 2024: cerca del 40 % del empleo mundial expuesto a la IA, 60 % en las economías avanzadas. Pero el propio FMI aclaraba que exposición no es pérdida: en alrededor de la mitad de esos puestos, la IA podía complementar el trabajo en lugar de reemplazarlo. Las cifras distintas salen de métodos distintos; lo que tienen en común es que ninguna dice que un cuarto o un 40 % de la gente vaya a perder el empleo.
| Estudio | Qué encontró | Qué no dice |
|---|---|---|
| OIT y NASK, mayo de 2025 | 25 % del empleo mundial con alguna exposición; 3,3 % en la exposición más alta | Que esos puestos vayan a desaparecer: espera sobre todo transformación |
| FMI, enero de 2024 | Cerca del 40 % del empleo mundial expuesto; 60 % en economías avanzadas | Que la exposición implique pérdida: en cerca de la mitad, la IA complementa |
| OIT y Banco Mundial, julio de 2024 (América Latina) | Entre 26 % y 38 % del empleo regional expuesto; entre 2 % y 5 % en riesgo de automatización total | Que la región esté a salvo: la brecha digital frena también las mejoras de productividad |
Fuente: OIT · FMI · OIT y Banco Mundial, Buffer or Bottleneck?
Lo que ya se ve en el mercado laboral
Las proyecciones son una cosa. Los datos de empleo, otra. Y los estudios que miran datos reales coinciden bastante.
El Budget Lab de la Universidad de Yale analizó en octubre de 2025 la composición del mercado laboral de Estados Unidos desde el lanzamiento de ChatGPT y no encontró una alteración apreciable. Sus medidas de exposición a la IA no mostraban relación con cambios en el empleo ni en el desempleo, y sus actualizaciones periódicas de 2026 no cambiaron ese cuadro general.
Anthropic, la empresa que desarrolla Claude, publicó en marzo de 2026 un estudio sobre el impacto en el mercado laboral que cruza el uso real de su herramienta con datos oficiales de empleo. Tampoco encontró un aumento significativo del desempleo en las ocupaciones más expuestas. Y marcó otra cosa: la distancia entre lo que la IA podría hacer en teoría y lo que efectivamente hace es enorme. En las tareas de informática y matemática, por ejemplo, la teoría hablaba de un 94 % de tareas alcanzables y el uso observado cubría el 33 %. Además, el 30 % de los trabajadores —cocineros, mecánicos, mozos— tenía una exposición observada nula.
La señal de alerta: la gente joven que no entra
Que no haya despidos masivos no significa que no pase nada. El efecto más claro que se registró hasta ahora es otro, más silencioso: se contrata menos gente joven en las ocupaciones más expuestas.
El estudio más citado sobre esto es el del Laboratorio de Economía Digital de Stanford, conocido como «Canarios en la mina». Con datos de nómina de millones de trabajadores de Estados Unidos, su actualización de agosto de 2026 encontró que el empleo de las personas de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas a la IA está un 19 % por debajo de donde estaría si hubiera seguido el ritmo de sus pares menos expuestos. Un año antes, la brecha era del 15 %. Para los trabajadores con más experiencia, no aparece una brecha comparable.
Brecha de empleo de los trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones expuestas a la IA, frente a sus pares menos expuestos.
- Medición de julio de 2025 −15 %
- Medición de agosto de 2026 (datos a junio) −19 %
El ajuste pasa sobre todo por menos contrataciones, no por más despidos. Los trabajadores mayores de 25 no muestran una brecha comparable.
Fuente: Stanford Digital Economy Lab, Canaries in the Coal Mine? · agosto de 2026
Hay dos detalles del mismo estudio que importan. El ajuste ocurre sobre todo porque se contrata menos, no porque se despida más. Y la caída se concentra en las ocupaciones donde la IA automatiza tareas; donde la IA complementa el trabajo, el empleo se mantiene o crece. El estudio de Anthropic encontró algo parecido por otro camino: una caída del 14 % en la tasa con que la gente joven consigue empleo en las ocupaciones expuestas, comparada con 2022, con un margen estadístico ajustado.
Hasta ahora, la IA no está echando gente. Está cambiando a quién se contrata para empezar.
Qué esperan las empresas
El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, que ya comenté en el artículo sobre cómo cambian los roles, tiene un dato que conviene poner al lado de los anteriores: el 40 % de los empleadores espera reducir personal allí donde la IA pueda automatizar tareas. Pero la respuesta más mencionada no es esa, sino capacitar a su gente, que el 77 % planea hacer.
Y del lado de los que usan IA todos los días, la foto tampoco es de pánico. En la encuesta que Anthropic publicó en junio de 2026 entre usuarios de Claude, el 10 % consideraba probable o muy probable perder su propio trabajo, y el 57 % decía que la IA había hecho más valiosas sus habilidades. Es gente que ya la adoptó, así que no representa a todos los trabajadores, pero el dato es útil: los que más la usan no son los que más miedo tienen.
Y en una PyME argentina, ¿qué cambia?
No hay todavía un estudio del mercado laboral argentino con la calidad de datos de los de Estados Unidos, así que conviene no inventar certezas. Lo que sí hay son algunas piezas. El informe de la OIT y el Banco Mundial para América Latina estima que entre el 26 % y el 38 % del empleo de la región está expuesto, que solo entre el 2 % y el 5 % corre riesgo de automatización total, y que la falta de acceso digital limita justamente las mejoras de productividad.
Del lado del uso, el Anthropic Economic Index muestra que en mayo de 2026 Argentina usaba Claude un 48 % más de lo que predeciría su población en edad de trabajar, en el puesto 45 de 121 países, y que cerca del 47 % de esas conversaciones eran de trabajo, algo por encima del promedio mundial. Es un dato de uso, no de empleo: dice que la gente la está usando, no qué le pasa a su puesto.
Traducido a una empresa de veinte o cien personas, lo que veo es esto:
- Las tareas administrativas son las primeras en cambiar. Carga de datos, armado de informes, respuestas a consultas repetidas, conciliaciones. Todos los estudios ubican ahí la mayor exposición. No quiere decir que esos puestos sobren: quiere decir que su semana se va a parecer cada vez menos a la actual.
- El trabajo de planta, depósito, reparto o atención presencial cambia mucho menos. Buena parte del empleo en las PyMEs argentinas está ahí, y es justamente donde el uso observado es más bajo.
- La decisión más delicada es la de la próxima contratación. Es donde los datos muestran el efecto real. Antes de reemplazar a alguien que se va o de sumar un puesto junior, vale preguntarse qué tareas va a hacer, y cuáles de ellas ya cambiaron.
- La gente que aprende a trabajar con IA vale más, no menos. Si una persona de tu equipo resuelve en una mañana lo que antes le llevaba tres días, lo que tenés no es un puesto de sobra: es capacidad para hacer cosas que hoy no hacés.
Qué conviene hacer
Con los datos disponibles, la postura más razonable no es el alarmismo ni la tranquilidad total. Es mirar las tareas en lugar de los puestos. Tres cosas concretas:
- Hacé el inventario de tareas de dos o tres puestos clave. Qué hace cada persona en una semana típica, cuánto tiempo le lleva cada cosa, y cuáles de esas tareas son repetitivas y con criterio estable. Es el ejercicio que describí en el artículo sobre roles.
- Decidí antes qué vas a hacer con el tiempo que se libere. Si no lo decidís, el equipo va a suponer lo peor, y con razón. Más atención al cliente, más seguimiento comercial, menos horas extra: cualquiera de esas respuestas es mejor que el silencio.
- Hablalo con tu equipo con datos, no con promesas. Nadie puede garantizar qué va a pasar en cinco años. Sí se puede contar qué dicen los estudios hoy y qué piensa hacer la empresa. Por qué ese silencio frena la adopción lo desarrollé en otro artículo.
Los datos van a seguir cambiando, y conviene revisarlos cada tanto sin dramatismo. Lo que no va a cambiar es que las empresas que ordenan sus tareas antes de que el cambio las obligue tienen más margen para decidir cómo lo atraviesan. En el Programa INTEGRA trabajamos exactamente sobre eso: qué tareas de tu empresa conviene tocar primero, con qué criterio y con la gente adentro del proceso, no enfrente.
Escribe Pablo Brunet, consultor de inteligencia artificial para PyMEs en Santa Fe. Hace más de 16 años que trabaja con PyMEs y creó el Método INTEGRA.
