La gran paradoja de la IA: no destruirá todo el empleo, pero casi nadie está preparado para reinventarse

A principios de los años 80, la profesión contable entró en pánico ante la aparición de una nueva herramienta que prometía arrasar con sus puestos : la hoja de cálculo electrónica.

Las áreas dedicadas a realizar sumas y balances a mano desaparecieron prácticamente de la noche a la mañana; sin embargo, los contadores no se extinguieron, sino que pasaron a asumir otras responsabilidades de análisis financiero y estrategia.

Más de cuatro décadas después, la IA reaviva esa misma inquietud , con la diferencia de que el impacto amenaza a casi todo el mercado laboral de forma simultánea .

Un informe elaborado por McKinsey pone números a este fenómeno y sugiere un desenlace muy similar al de aquella transición informática: el trabajo no se acaba, pero se transforma radicalmente.

Menos horas requeridas, no necesariamente despidos en masa Según las proyecciones de McKinsey, para 2035 la automatización impulsada por IA absorberá una demanda equivalente a 36 millones de empleos de tiempo completo únicamente en EE.

UU.

Esta métrica refleja horas de trabajo que dejarán de ser indispensables debido al tiempo que ahorra la tecnología, no una cifra directa de personas despedidas.

De ese total de 36 millones de plazas equivalentes, cerca de 25 millones se absorberán dentro de las mismas ocupaciones: los colaboradores mantendrán su puesto, pero sus actividades diarias cambiarán de forma sustancial.

Los 11 millones restantes —alrededor del 6.5% de la fuerza laboral de EE.

UU. — sí requerirán una reconversión completa para migrar a otros oficios.

De ahí que McKinsey señale que " el desafío de la próxima década es la movilidad (de empleo), no la escasez ".

Las estimaciones de la consultora empatan con las del estudio de 2025 publicado por el Foro Económico Mundial, que prevé la reubicación de aproximadamente 92 millones de empleos a escala global hacia roles que demandarán nuevas habilidades .

Un empleo cualquiera es en realidad un conjunto de diversas tareas: cuando los algoritmos absorben los procesos repetitivos, las actividades restantes (criterio, resolución de problemas, supervisión y empatía humana) siguen en manos de las personas.

Por lógica, abaratar un proceso suele disparar la demanda total de ese servicio en el mercado, una dinámica conocida como el efecto Jevons .