En 2025 se escuchó un “crack”, algo cambió definitivamente. En qué fecha cierta ocurrió, nadie lo sabe, ya que cada uno lo experimentó de forma diferente según su trabajo cotidiano con la inteligencia artificial. Pero no hay dudas de que el mundo es otro.
Hoy podemos ver cómo uno de los mejores matemáticos del mundo afirma que la IA está cambiado profundamente la forma de hacer matemática, cómo uno de los programadores más famosos opina que la IA redacta por momentos mejor que él o cómo muchos economistas comienzan a alertar de posibles cambios radicales en el mundo del trabajo y sus impactos distributivos. ¿Qué los une? En 2023 todos eran relativamente pesimistas acerca del impacto transformador de esta tecnología y ahora piensan todo lo contrario. Los modelos de IA definitivamente mejoraron y mucho.
Pasaron de ser una ayuda para algunas tareas puntuales durante 2023 a ser capaces de ejecutar a la perfección la totalidad de ciertos trabajos. Ahora, la máquina puede escribir por sí sola el 100% del código de un software de punta, encontrar errores en papers científicos o baches de seguridad informática que nunca habían sido detectados por el humano. Esto hizo que muchos analistas pasaran de diagnosticar inicialmente que la automatización de ciertas tareas no implicaba la automatización total del puesto de trabajo a dudar fuertemente si no habrá un gran impacto negativo en términos de empleo, a nivel global.
A fines de 2020, Marcos Galperín anunciaba la inversión de USD 10 millones en becas para formar diez mil programadores en el país y decía "los trabajos que vamos a querer automatizar son los trabajos aburridos y repetitivos. Bienvenidos sean esos robots para reemplazarlos".1 Sin embargo, el 2026 será el primero de la historia de Mercado Libre donde la planta de programadores no crezca y su nuevo CEO afirma que un desarrollador debe saber matemática pero ya no necesita saber programar.2 Pasaron sólo cinco años.
¿Hay un futuro oscuro para el mundo del trabajo? No lo sabemos todavía y asusta más aún ver la incertidumbre que hay en la ciencia económica al respecto. Dada la velocidad del fenómeno, para cuando arriben las conclusiones, ¿no será tarde?
Posiblemente sea preferible ubicarse dentro de los optimistas y autoconvencerse pensando que cada incremento de productividad derivado de tecnologías de propósito general (como la energía eléctrica e internet), destruyó empleos y ramas enteras de la economía pero permitió el surgimiento de otras. Pero si uno quiere ponerse pesimista, antes de ir pregonando una catástrofe quizás sea mejor preguntarse por la desigualdad del shock y cómo nos agarra parados.
Los primeros estudios dan cuenta de que, a igualdad de condiciones, la IA nivela hacia arriba y las mejoras sobre la productividad beneficia más a los estratos menos productivos de trabajadores. Esto permitiría reducir la brecha entre ambos segmentos.3
A cualquier profesor o alumno que haya visto una presentación en ppt en el último año, no hay que explicarle el concepto. Ya no es fácil distinguir, a simple vista, aquél que fue hecho en cinco minutos del que fue realizado con dedicación. Lo que sí está claro rápidamente, es qué alumno utiliza la IA y cuál no. El problema no sería entonces el impacto sobre los trabajadores que usan esta tecnología de la misma manera, sino la divergencia que puede tener lugar entre quienes la adoptan y quienes no, o incluso en las diferentes formas de adopción.
Hoy un programador o un científico de un país desarrollado puede llegar a ser 5 o 10 veces más productivo de los que era previamente, ya que su tarea mutó a controlar lo producido por la máquina, ir guiándola, aportar su buen juicio y disparar nuevas ideas en el proceso. Pero, ¿cuál es el costo para que un trabajador pueda tener la productividad de cinco?
Si se usan los modelos privados de las principales empresas, esto tiene un costo mínimo por persona de USD 200 mensuales y luego deben sumarse los costos de los tokens insumidos en cada proyecto (pongámosle... ¿mil, dos mil dólares?). Los modelos abiertos que se pueden usar gratuitamente, requieren de un hardware relativamente bueno (¿una computadora nueva de USD 2000?).
¿Cómo nos agarra parados esta revolución tecnológica cuando casi dos tercios de los profesionales no usan IA en nuestro país4 y un 25% ni siquiera usa la computadora cotidianamente?5; ¿Cómo preparar nuestro sistema educativo superior, donde son cada vez más los docentes que tienen que buscar segundas ocupaciones para subsistir al deterioro de su salario real?; ¿Está preparado el sistema científico para absorber esos costos y seguir haciendo ciencia competitiva?
Es interesante pensar estas cuestiones porque justamente los límites institucionales para la adopción de la nueva tecnología son el factor que permite a muchos analistas globales ser optimistas respecto de la destrucción del empleo.6 Rediseñar procesos, adaptar la infraestructura, asignar responsabilidades nuevamente... todo eso lleva tiempo. Entonces, como la adopción no sería tan rápida, el empleo se destruiría paulatinamente.
De hecho, este fue el argumento que comenzaron a plantear algunos para minimizar la importancia del derrumbe de las acciones de software ante la expectativa de que cada individuo pueda redactar aplicaciones a su gusto con sólo hablarle a la máquina (práctica conocida como vibecoding). Lo mismo ocurrió ante la caída de las empresas de servicios digitales para el ámbito jurídico cuando Anthropic anunció un nuevo complemento especializado.
¿Acaso los limitantes institucionales en el mundo en desarrollo no son mayores que en el desarrollado? Solamente el 16% de las empresas argentinas tiene una política de adopción de IA y cuando ésta efectivamente se utiliza es principalmente por iniciativa de los propios empleados. Algo así como si en un equipo de fútbol entrenarse dependiera de cada jugador y sólo decidieran hacerlo los mejores.
¿Acabamos de sancionar una reforma laboral que nació trunca al no tener en cuenta ningún aspecto de esta revolución tecnológica?7; ¿Corremos el riesgo de que nuestro sector de Servicios Basados en el Conocimiento, potencial impulsor de nuestro desarrollo, sufra un golpe desproporcionado?
Estos son sólo algunos miedos de un “trabajador de cuello blanco”, pero quizás conviene empezar a pensar acerca del alcance del fenómeno. Y sobre todo, en qué debemos hacer para evitar que esto nos agarre muy mal parados.
(*) El autor es Economista, profesor de la UNR, consultor de empresas y organizador del ciclo de charlas @iaentrecopas - @OyarzF
1 https://www.lanacion.com.ar/economia/negocios/marcos-galperin-que-trabajos-van-reemplazar-robots-nid2530080/
2 https://www.bloomberglinea.com/latinoamerica/argentina/por-que-la-app-de-mercadolibre-podria-pasa r-a-ser-irrelevante-segun-marcos-galperin/
3 https://aleximas.substack.com/p/who-uses-ai-and-how
4 Primera encuesta nacional sobre adopción y usos de la IA en Argentina y Uruguay. (CEPE y FUNDAR, 2025)
5 https://www.indec.gob.ar/uploads/informesdeprensa/mautic_05_25FD0D0C4A71.pdf
6 Hay que aclarar que ni en EEUU hay todavía evidencia macro del impacto de la IA en el empleo, las conclusiones son difusas, al menos por el momento.
