El miedo a que la inteligencia artificial destruya millones de empleos lleva años instalado en el debate público. Lo repiten políticos, titulares y conversaciones de bar. Sin embargo, un economista galardonado con el Nobel lleva casi una década publicando datos que apuntan en dirección contraria — y nadie ha logrado refutarle.
Daron Acemoglu es una figura incómoda para Silicon Valley. Sus predicciones cautelosas chocan con la certeza con la que la industria tecnológica anuncia una transformación total del trabajo. Mientras el discurso no para de escalar, las evidencias reales siguen siendo más esquivas de lo que cualquiera de los dos bandos reconoce.
El economista que Silicon Valley preferiría ignorar
Pocos meses antes de recibir el Nobel de Economía en 2024, Daron Acemoglu publicó un estudio que contradecía abiertamente lo que los grandes directivos tecnológicos llevaban años prometiendo. Frente a la narrativa de una automatización masiva del trabajo de oficina, estimó que la IA daría solo un pequeño impulso a la productividad de Estados Unidos y no eliminaría la necesidad del trabajo humano. La tecnología es útil para automatizar tareas concretas, argumentaba, pero muchos empleos seguirán intactos.
Dos años después, esa visión moderada sigue siendo minoritaria. La alarma social no ha parado de crecer: desde los mítines de Bernie Sanders hasta propuestas de gravar el uso corporativo de la IA para compensar a los trabajadores desplazados. Algunos economistas antes escépticos han empezado a considerar que algo de gran calado podría estar en camino.
Los datos, sin embargo, siguen respaldando a Acemoglu. Los estudios disponibles no detectan un impacto apreciable de la IA en las tasas de empleo ni en los despidos. El propio economista reconoce que la tecnología ha avanzado desde sus predicciones iniciales y se muestra dispuesto a revisar su tesis si aparecen señales concretas que lo justifiquen.
Los agentes de IA: ¿sustitutos de personas o herramientas de apoyo?
Uno de los mayores saltos técnicos desde aquel estudio ha sido la irrupción de los agentes de IA: sistemas capaces de actuar de forma autónoma para completar objetivos sin intervención humana continua. Muchas empresas los presentan como un sustituto directo de trabajadores, una solución que reemplaza a varios empleados con una sola herramienta.
Acemoglu rechaza esa narrativa de plano. «Creo que eso es simplemente una proposición perdedora», ha declarado. Para él, los agentes resultan más útiles como herramientas que potencian partes concretas de un trabajo que como sistemas capaces de gestionar el conjunto de tareas que implica un puesto real.
El ejemplo del técnico de radiología ilustra bien la complejidad. Este profesional combina unas treinta tareas distintas: recoger el historial del paciente, organizar archivos de imágenes, adaptar su estilo según el contexto clínico. Un trabajador humano transita entre ellas de forma natural e instintiva. ¿Cuántos protocolos y herramientas distintas necesitaría un agente de IA para replicar esa fluidez? La pregunta sigue sin respuesta satisfactoria.
Mientras los agentes no logren gestionar esa orquestación entre tareas que los humanos realizamos sin esfuerzo consciente, muchos empleos seguirán a salvo.
Las grandes tecnológicas contratan economistas: ¿investigación o relaciones públicas?
Durante años, la gran contratación de Silicon Valley se centró en investigadores de IA. Ahora ha emergido una tendencia diferente: las principales empresas del sector están construyendo equipos internos de economistas. OpenAI fichó a Ronnie Chatterji de la Universidad de Duke como economista jefe y anunció que colaborará con Jason Furman, exasesor de Barack Obama. Anthropic ha reunido a un grupo de diez economistas destacados. Google DeepMind contrató recientemente a Alex Imas, de la Universidad de Chicago, como director de economía de la IA general.
Acemoglu entiende la lógica estratégica detrás de todo esto. El escepticismo público sobre la IA crece, impulsado en gran parte por el miedo al desempleo, y las empresas tienen incentivos claros para moldear el relato económico a su favor.
Su preocupación no es la contratación en sí. «Lo que espero que no ocurra», dice, «es que estén interesados en los economistas solo para amplificar sus puntos de vista o alimentar el hype.» La credibilidad de la investigación sobre economía de la IA depende, en buena medida, de quién la financia y con qué orientación.
La usabilidad que falta: por qué la IA aún no es el nuevo Word
Acemoglu propone una comparación reveladora: la IA generativa frente a herramientas como PowerPoint o Word. Cualquier trabajador podía instalar esas aplicaciones y obtener resultados prácticos casi de inmediato. Se extendieron precisamente porque su usabilidad era universal y su curva de aprendizaje, mínima.
Con la IA ocurre algo distinto. Aunque cualquiera puede conversar con un modelo de lenguaje, extraer valor real y productivo en el trabajo cotidiano requiere tiempo, práctica y adaptación considerable. Esa fricción explica, en parte, por qué la IA aún no ha dejado huella visible en el mercado laboral ni en la economía agregada.
La aparición de aplicaciones que hagan la IA tan accesible como el software de oficina de los años noventa sería, según Acemoglu, una señal de alerta genuina para el empleo. Mientras eso no ocurra, la brecha entre el discurso y el impacto medible seguirá siendo considerable.
Hay algo significativo en esa distancia. En un debate dominado por certezas absolutas —la IA lo destruirá todo, o no cambiará nada—, Acemoglu insiste en que la incertidumbre es, precisamente, la característica más honesta del momento. Quizás la pregunta más útil no sea si la IA transformará el trabajo, sino a qué ritmo, en qué condiciones y quién tendrá capacidad para decidirlo.