Quién gana y quién pierde con la IA

En 2023, el mundo se convenció de que la inteligencia artificial (IA) generativa iba a ser la gran igualadora. Los estudios se acumulaban con una narrativa seductora, según la cual los trabajadores menos cualificados eran los que más se beneficiaban. Un júnior con ChatGPT podía producir como un sénior. La tecnología, por fin, democratizaba el talento. Sin embargo, los análisis más actuales, y el avance tecnológico, nos indica que dicha historia se está deshaciendo.

Allá por 2023, cuando las primeras versiones de estos sistemas eran conversacionales, la IA ayudaba a redactar, a resumir o traducir. Para ese tipo de tareas, tener menos experiencia no era un hándicap, por lo que cualquiera podía beneficiarse. Era, efectivamente, un igualador. Pero la IA de 2025 es otra cosa. Los sistemas agénticos no redactan correos, ejecutan proyectos complejos, toman decisiones encadenadas o generan código que interactúa con sistemas reales. Y aquí aparece el problema que en 2023 no se intuía: para usar bien una herramienta que se equivoca de formas sofisticadas, tus habilidades deben ser superiores, deben ser igualmente sofisticadas. Y eso requiere exactamente lo que un trabajador junior no tiene aún, a saber, criterio, experiencia y dominio profundo del campo.

Hay un segundo mecanismo, quizás más perverso que el primero, pero que apenas ahora comienza a discutirse. Aprender un oficio significa equivocarse, corregir, reflexionar y sobre todo, tener tiempo para ello. Pero ese tiempo es un lujo que no todos pueden permitirse. Un trabajador con estabilidad económica puede dedicar horas semanales a formarse en las nuevas herramientas, a experimentar, a construir el criterio que la IA exige. Un trabajador precario, aún en los sectores expuestos a la IA, y que necesita producir hoy para cobrar mañana, no puede. Usa la IA porque no tiene alternativa, pero la usa mal, y al hacerlo deja de desarrollar las habilidades que la IA no puede sustituir. En unos años, no sabrá hacer ni lo que la máquina hace por él.

Así pues, bajo esta premisa, no estamos solo ante un problema de esfuerzo o de inteligencia. Estamos ante un problema de tiempo y de dinero. La precariedad, que ya era una trampa antes de la IA para muchos colectivos, se convierte ahora en una trampa cognitiva para otros. El resultado es una fractura nueva que se suma a las anteriores. Y es que, dentro del mismo sector, dentro de la misma empresa, el experto con recursos y el precario ya no compiten en el mismo mercado. Uno acumula, el otro se deprecia.

Las cifras confirman la paradoja. Experimentos controlados a inicios del uso de la IA mostraban ganancias de productividad del 14% al 55%. Pero los datos administrativos de salarios muestran un efecto cercano a cero en el agregado. ¿Cómo es posible? Porque las empresas capturan la mayor parte de las ganancias, porque la mitad de la fuerza laboral expuesta no tiene la base para usar la herramienta con sentido crítico, y porque destruir capital humano tácito es mucho más rápido que construirlo.

Llegados a este punto de la reflexión, lo que uno se plantea es qué podemos hacer. Y, al menos, en mi opinión, dos cosas son ineludibles. Primero, entender que la formación sola no basta. Dar acceso a cursos de IA a trabajadores que no tienen tiempo ni dinero para hacerlos es tirar el dinero público. La política debe empezar antes: garantizar las condiciones materiales que permiten aprender. Y aquí las políticas activas de empleo deben reformularse para aquellas ocupaciones expuestas a la IA.

Segundo, proteger el aprendizaje humano en entornos de alta presión. Las empresas tienen incentivos para que sus juniors deleguen todo en la máquina hoy. El coste lo pagará la sociedad mañana, cuando esos trabajadores no sepan hacer nada que la máquina no haga mejor. Hacen falta incentivos para que las empresas inviertan en supervisión y en rotación formativa real, no en productividad aparente. La IA puede ser la mayor oportunidad económica de nuestra generación. Pero si dejamos que el mercado la despliegue sin más, lo que tendremos es la misma desigualdad de siempre, acelerada y con una nueva coartada tecnológica.