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Inteligencia artificial Por qué la inteligencia artificial transformará el trabajo, pero no lo sustituirá

Si uno le pregunta a ChatGPT si los despidos que están llevando a cabo las grandes tecnológicas son un anticipo de lo que les espera a los demás sectores, la respuesta no puede ser más ambigua: todavía no. Pero las señales de alarma son reales.

 

Fuera del sector tecnológico, las compañías están utilizando la inteligencia artificial para una lista creciente de tareas, desde la lectura de documentación legal a la creación de materiales de marketing, pasando incluso por la realización de entrevistas de trabajo. Nuestros economistas y gestores están tratando de determinar si esta tendencia está sirviendo para potenciar el trabajo humano o si en realidad lo está sustituyendo.

 

Muchos de ellos consideran que la inteligencia artificial constituye más una fuente de creación de puestos de trabajo a largo plazo que una amenaza para el empleo. «No tengo ninguna duda de que la inteligencia artificial va a transformar por completo nuestra vida y sé que acabará afectando a la mayor parte de la economía», señala Chris Buchbinder, gestor de renta variable. «Hay quien sostiene que provocará una pérdida generalizada de puestos de trabajo cualificados, y esa es una inquietud real para muchos trabajadores. Pero yo no comparto una visión tan pesimista, que, además, tampoco encaja con la evolución histórica de las tecnologías destinadas a aumentar la productividad».

 

En su lugar, la inteligencia artificial podría impulsar un crecimiento económico más rápido y una oleada de nuevas empresas. «Trabajé como analista del sector de las telecomunicaciones a finales de la década de 1990, y vi cómo internet impulsó la creación de todo tipo de compañías y puestos de trabajo. Nadie habría podido imaginar que Amazon se convertiría en un gigante del comercio minorista, que Netflix se haría con gran parte del sector de los medios de comunicación o que la publicidad digital acabaría superando a los canales tradicionales», explica Buchbinder. «Ahora estamos en una etapa similar. La próxima generación de compañías y aplicaciones de la inteligencia artificial será igual de difícil de predecir e igual de transformadora».

El auge de internet creó nuevos empleos altamente cualificados

Empleos tecnológicos (millones)

Fuente: Capital Group, Oficina de Estadísticas del Mercado Laboral de Estados Unidos. Los últimos datos disponibles son hasta 2024, a fecha de 14 mayo 2026. Datos de empleo tecnológico recopilados a partir de las estadísticas Occupational Employment and Wage Statistics (OEWS) y clasificados mediante el sistema Standard Occupational Classification (SOC).

La mayoría de los sectores incorporan nuevas tecnologías a sistemas antiguos

 

Los avances tecnológicos no suelen transformar los sectores de la noche a la mañana. Hizo falta una pandemia para que se lograra la adopción generalizada de la videoconferencia, una tecnología que AT&T presentó por primera vez en 1927 y fue perfeccionando hasta la década de 1990. «Hay mucha tecnología que ya está disponible, pero que los sectores y las empresas no están utilizando porque su integración en el mundo real resulta compleja», afirma el economista Jared Franz.

 

Es probable que algunos sectores como la construcción, la sanidad, el sector aeroespacial y de defensa o el financiero vayan adoptando la inteligencia artificial de manera más gradual, ya que muchas compañías de estos sectores funcionan con sistemas preexistentes complejos y difíciles de integrar, con datos que a menudo están fragmentados.

 

Históricamente, las empresas tienden a adoptar las nuevas tecnologías incorporándolas a sus propios sistemas. «No es una buena idea que un sistema de inteligencia artificial realice un diagnóstico médico sin intervención humana, sobre todo en radiología o en otras situaciones que podrían cambiar la vida de una persona», añade Franz.

La automatización ha generado más trabajo para los radiólogos

Gráfico de líneas que muestra el empleo de radiólogos en Estados Unidos y su salario medio entre 2014 y 2026. Pese a la predicción realizada en 2016 por un pionero de la inteligencia artificial de que los radiólogos quizá dejarían de ser necesarios, el empleo ha aumentado de forma sostenida y los salarios han subido.

Fuente: Capital Group, Centros de Servicios de Medicare y Medicaid, Medscape. Información a 18 mayo 2026.

Esto podría explicar por qué hoy hay más radiólogos que hace diez años, cuando Geoffrey Hinton, pionero en IA, advirtió de que la profesión quedaría obsoleta. «Deberíamos dejar ya de formar radiólogos. Es absolutamente evidente que, en un plazo de cinco años, el aprendizaje profundo superará a los radiólogos», afirmó. Hinton tenía razón en los avances que habrían de producirse en el ámbito de la automatización, pero el número de radiólogos y el salario que perciben se han incrementado ante el fuerte repunte de la demanda de pruebas de diagnóstico por imagen.

 

OpenAI, Google y otras compañías trabajan para reducir las tasas de alucinación de sus sistemas de inteligencia artificial, es decir, la frecuencia con la que responden con información incorrecta o inventada. El nivel de exigencia es elevado. «No basta con que la inteligencia artificial lo haga mejor que las personas», afirma Franz. «En ciertos contextos, debe hacerlo diez veces mejor, o prácticamente sin cometer errores. De ahí que aún no esté claro si los sistemas de inteligencia artificial más extendidos en la actualidad, basados en grandes modelos lingüísticos, son adecuados para tareas de alto riesgo».

 

Los cuellos de botella frenan la adopción generalizada de la inteligencia artificial

 

Puede que la inteligencia artificial tenga dificultades para eliminar determinados puestos de trabajo debido a los cuellos de botella que existen en las empresas estadounidenses. «Es posible que los trabajadores sean más rápidos a la hora de redactar, programar, resumir y filtrar información, pero seguirán viéndose limitados por cuellos de botella como la normativa sectorial o gubernamental, las limitaciones de capacidad física y la disponibilidad de los equipos directivos», afirma Franz. «Que un trabajador sea el doble de productivo no significa que la compañía lo sea también».

La producción ha seguido aumentando en Estados Unidos

Datos trimestrales, indexados a 100 a cierre de 2021

Fuente: Capital Group, Haver Analytics, Oficina de Estadísticas del Mercado Laboral de Estados Unidos. Datos indexados a 100 en 2021. Los últimos datos disponibles corresponden al cuarto trimestre de 2025, a 16 marzo 2026.

Franz enumera los cinco criterios que las compañías deben cumplir para beneficiarse del aumento de la productividad derivado de la inteligencia artificial.

 

  1. La tarea objeto de mejora debe incidir de forma significativa en el resultado global de la compañía.
  2. La mejora debe traducirse en un beneficio para la compañía y no quedarse únicamente en una ventaja individual para el empleado.
  3. El flujo de trabajo asociado debe poder escalar en paralelo a la mejora.
  4. El equipo directivo debe estar dispuesto a reorganizar los procesos de trabajo.
  5. La presión competitiva no debe forzar a la compañía a trasladar de inmediato esas mejoras a los clientes.

 

«Si falla alguno de estos criterios, la mejora de productividad a escala individual no se reflejará automáticamente en los beneficios de la compañía, la producción total o los datos macroeconómicos», afirma.

 

Franz cree que las ganancias de productividad derivadas de la inteligencia artificial no serán homogéneas, y que tendrán una evolución irregular en toda la economía. Algunas compañías experimentarán mejoras en toda la organización, especialmente en áreas como la atención al cliente, la tramitación de reclamaciones de seguros y determinados flujos de trabajo de software.

 

El impacto de la inteligencia artificial podría ser menor en otros segmentos de la economía. «El aumento de productividad derivado de la inteligencia artificial podría ser mucho menor en el trabajo jurídico y de asesoramiento de alto nivel, la salud y la medicina, así como en las organizaciones en las que lo más complicado no es producir más cosas, sino convertir el análisis en decisiones de calidad», concluye Franz.

 

Los sistemas de inteligencia artificial están muy lejos de la inteligencia humana

 

Según el gestor de renta variable Mark Casey, los sistemas de inteligencia artificial pueden llegar a superar en algunas pruebas a personas con doctorados, pero esa no es la clase de inteligencia que sustituye el trabajo humano. «Los sistemas de inteligencia artificial reconocen y generan patrones. No entienden realmente qué es una bicicleta, o un sillín de una bicicleta. Formulan conjeturas estadísticamente válidas, pero siguen siendo conjeturas».

 

Según Casey, la innovación en inteligencia artificial aún está lejos de poder sustituir de forma fiable a las personas en muchas tareas del mundo real. «Pequeños cambios en el contexto de juegos básicos como el tres en raya, o tareas que requieren entender cómo funciona el mundo, pueden dejar al descubierto sus limitaciones», afirma. Esto pone de manifiesto un amplio margen para que las personas puedan seguir aportando experiencia, comprensión del contexto y creatividad.

 

«Quienes trabajan con palabras y números pueden sentirse especialmente expuestos, ya que estas máquinas están optimizadas para generar texto y datos numéricos», explica Casey. «Pero el éxito no viene determinado por la capacidad de escribir o programar. Lo más difícil es descubrir qué quieren los clientes y cómo ofrecérselo».

 

La mayoría de los despidos no están relacionados con la inteligencia artificial

 

Es probable que las advertencias que anuncian un apocalipsis laboral impulsado por la inteligencia artificial sean exageradas. «Aún nos encontramos en las primeras fases de implantación de la inteligencia artificial, y muchas compañías no saben cuál será su impacto en la productividad de los trabajadores», afirma Steve Watson, gestor de renta variable.

 

«Yo me tomaría con bastante escepticismo las noticias sobre la pérdida de empleos relacionada con la inteligencia artificial. En términos generales, las razones que han provocado la reducción de plantilla tienen menos que ver con la inteligencia artificial y más con los fundamentales de la compañía en cuestión, como el aumento de la competencia y de las presiones sobre los costes».

 

Algunas compañías de los sectores de tecnología, comercio electrónico y finanzas reforzaron sus plantillas durante la pandemia para hacer frente al aumento de la demanda. Es probable que dichas compañías acabaran teniendo un exceso de trabajadores cuando la demanda se fue enfriando y los tipos de interés subieron. «A las empresas les ha venido muy bien la inteligencia artificial para justificar unos despidos que ya estaban motivados por el menor crecimiento de los beneficios y una pauta de gasto de los consumidores más normalizada», añade Watson.

 

«Los equipos directivos de las compañías están muy pendientes de la cotización de sus acciones y prefieren decir que están empezando a recoger los frutos de la puesta en marcha de la inteligencia artificial y que, por tanto, serán una compañía más eficiente, antes que reconocer que sus márgenes y algunas áreas de negocio pueden estar deteriorándose».

 

La programación asistida por IA tiene sus límites

 

El impacto que puede tener la inteligencia artificial en el mercado laboral es un tema que afecta a todas las empresas, sectores y regiones. Según el gestor de renta variable Rob Lovelace, las consultoras y las compañías de software se preguntan si sus clientes continuarán externalizando estos servicios.

 

La respuesta depende de a quién le preguntes. Los directores generales suelen señalar que la externalización y la contratación podrían disminuir, mientras que los responsables de tecnología tienen más dudas al respecto, afirma Lovelace. «Estos últimos están viendo que a lo mejor lo que necesitamos es contratar a otro tipo de consultores y trabajadores para que nos ayuden. Podría ser que la complejidad del trabajo se desplazara a otros ámbitos, y que las compañías necesiten contratar a más personas para hacer cosas distintas. En última instancia, la inteligencia artificial se traducirá en un notable ahorro de tiempo y en una mayor eficiencia, pero es posible que la reducción de puestos de trabajo sea mucho menor de la que todo el mundo espera».

 

Además, la mayoría de las personas no quieren hacerlo todo ellas mismas. Igual que una persona puede ver un vídeo de YouTube para desatascar un desagüe, pero llamará a un fontanero para que instale un calentador de agua en su casa, las empresas pueden utilizar herramientas de inteligencia artificial pero seguir recurriendo a expertos para asegurarse de que el trabajo importante se haga bien. «Aunque podamos acceder con mayor facilidad a la información, el deseo de experiencia, eficiencia y responsabilidad por los resultados hace que sean las personas las que siguen llevando las riendas», explica Lovelace.

Chris Buchbinder es gestor de renta variable y cuenta con 30 años de experiencia en el sector (a 31 diciembre 2025). Se licenció en Economía y Relaciones Internacionales por la Universidad de Brown.

Jared Franz es economista y cuenta con 20 años de experiencia en el sector de la inversión (a 31 diciembre 2025). Es doctor en Economía por la Universidad de Illinois de Chicago y licenciado en Matemáticas por la Universidad de Northwestern.

Mark Casey es gestor de renta variable y cuenta con 26 años de experiencia en el sector de la inversión (a 31 diciembre 2025). Está licenciado por la Universidad de Yale y tiene un MBA por Harvard. 

Steve Watson es gestor de renta variable y cuenta con 38 años de experiencia en el sector de la inversión (a 31 diciembre 2025). Está licenciado por la Universidad de Massachusetts y tiene un MBA y un máster en Estudios Franceses por la Universidad de Nueva York.

Rob Lovelace es gestor de renta variable y presidente de Capital Group International, Inc. Cuenta con 40 años de experiencia en el sector (a 31 diciembre 2025). Se licenció en Economía Mineral por la Universidad de Princeton. Es analista financiero colegiado (CFA®).

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