A estas alturas, es ya completamente evidente que la inteligencia artificial generativa ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta ubicua en cada vez más entornos laborales.
Desde la generación de código en Google y en Microsoft hasta la producción masiva de cursos de idiomas en Duolingo, los modelos masivos de lenguaje han conquistado una parte claramente creciente del trabajo cognitivo. Pero la gran pregunta sigue sin respuesta clara: ¿estamos asistiendo a una disrupción real del mercado laboral?
Un estudio reciente y excepcionalmente riguroso de Anders Humlum (University of Chicago) y Emilie Vestergaard (University of Copenhagen), publicado en abril de 2025 y basado en datos administrativos daneses combinados con encuestas de adopción a gran escala, «Large Language Models, small labor market effects«, aporta bastante luz empírica al debate. Su conclusión es tan sólida como contraintuitiva: pese a la rápida adopción de los chatbots de inteligencia artificial en once profesiones altamente expuestas, no aparecen efectos detectables sobre los salarios ni sobre las horas trabajadas. Ni siquiera del 1%.
La transformación es real, pero no económica… o al menos, todavía no. El estudio analiza más de 25,000 trabajadores y 7,000 empresas, y demuestra claramente que los chatbots ya forman parte habitual del paisaje laboral: el 83% de los empleados los usan en compañías que fomentan su uso, el 38% de las empresas ha desarrollado modelos internos, y el 30% ha organizado entrenamientos específicos dedicados al tema. Las tareas que los trabajadores declaran realizar con estas herramientas incluyen desde la redacción de contenido y el control de calidad, hasta la integración de flujos de trabajo y el cumplimiento normativo.
Sin embargo, el impacto económico es prácticamente inexistente: los ahorros de tiempo se sitúan en apenas un 2.8% del total de horas laborales, y solo entre el 3% y el 7% de esa ganancia se traduce en salarios más altos. El resto… se lo queda la empresa.
¿Por qué parece entonces que parece que todo cambia? Básicamente porque, en efecto, sí está cambiando la organización del trabajo. El 17% de los usuarios declara haber asumido nuevas tareas gracias a los chatbots, y hasta un 5% de los no usuarios también ha visto cambiar sus responsabilidades debido al efecto indirecto de su uso en el entorno. Pero lo que este estudio pone en duda es el habitual relato del apocalipsis laboral.
No es que la inteligencia artificial no transforme los procesos: lo hace, y a gran velocidad. Pero lo hace en el marco de un sistema laboral que absorbe esos cambios sin destruir puestos de trabajo. Es la «paradoja de Solow» en versión 2025: la vemos en todas partes, menos en las estadísticas de empleo.
Casos como Duolingo, Microsoft y Google son ejemplos ilustrativos. En apenas un año, Duolingo ha lanzado 148 nuevos cursos de idiomas, una cifra que habría requerido décadas con sus procesos anteriores mediante trabajadores subcontratados, y lo ha hecho en parte gracias a la sustitución de esos equipos de trabajo externalizados por modelos generativos internos. ¿Es esto una pérdida neta de empleo? A nivel global, todavía no lo parece, aunque sí pueda serlo para ciertos perfiles y geografías concretas.
Microsoft afirma que hasta un 30% del código que produce hoy en día es generado por herramientas de inteligencia artificial, y que en unos cinco años, el 95% del código será producido por máquinas. También Google reporta cifras similares. En ambos casos, la narrativa no es de despidos masivos, sino de redefinición del rol del desarrollador humano: menos tecleo, más supervisión, más diseño de prompts, más revisión semántica.
El papel de las empresas parece clave: sin inversión, no hay transformación. Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que los beneficios de la inteligencia artificial se amplifican drásticamente cuando la empresa invierte activamente en su adopción: formación, integración, políticas claras. Los trabajadores que reciben una formación adecuada ahorran más tiempo, declaran más mejoras en la calidad de su trabajo, y son más propensos a crear nuevas tareas. Pero incluso en esos casos, el salario no cambia.
Lo que tenemos delante es una fase temprana de transformación organizativa, no una disrupción macroeconómica. Y eso implica que, para las empresas, la clave no está en reducir plantilla, sino en repensar cómo se estructura el trabajo y qué valor aportan los empleados en un entorno donde las tareas más repetitivas y textuales ya no requieren intervención humana.
Por el momento, por tanto, ni revolución, ni burbuja… todavía. La inteligencia artificial generativa está reconfigurando el trabajo, sí. Está creando nuevas tareas, automatizando las más previsibles, y desplazando parte de la carga cognitiva hacia sistemas que no se cansan, no piden aumentos y no se equivocan – excepto cuando lo hacen. Pero los datos no respaldan, por ahora, una destrucción masiva de empleo, ni siquiera en las profesiones más claramente afectadas.
¿Significa esto que podemos relajarnos? En absoluto. Como advierten Humlum y Vestergaard, lo que estamos viendo puede ser solo el inicio de una curva de adopción que, como ocurrió con los ordenadores o con Internet, tardará años en reflejarse plenamente en las métricas de productividad y en los balances laborales.
La inteligencia artificial no ha acabado con el trabajo, pero sin duda, ya ha empezado a transformarlo. Y lo está haciendo con más sutileza, y quizás más profundidad, de la que muchos están dispuestos a admitir.
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