Pese a la narrativa generalizada de sustitución masiva, los datos muestran una realidad mucho más matizada.
Sí, la inteligencia artificial ya está alterando el mercado laboral. Lo vemos en despidos, reorganizaciones internas, congelaciones de contratación y presión creciente sobre productividad individual. Pero la realidad actual es que las empresas siguen necesitando personas para operar.
Y gran parte de los despidos ya anunciados responden también o incluso más a factores previos como la sobrecontratación post-COVID, la necesidad de reducir costes y la urgencia por liberar capital para invertir precisamente en infraestructura tecnológica.
Diversos análisis publicados por organizaciones como Harvard Business Review o el International Monetary Fund apuntan precisamente hacia esta idea: gran parte del mercado está reaccionando hoy al potencial futuro de la IA antes de que su productividad transformadora esté plenamente consolidada. Y los datos reales de productividad empiezan a reflejar precisamente eso.
Una productividad todavía mucho más moderada de lo que parece
El Federal Reserve Bank of St. Louis publicó el año anterior un análisis donde los trabajadores que utilizaban IA generativa reportaban un ahorro medio de tiempo de aproximadamente un 5,4% de sus horas de trabajo. Eso equivale a unas 2,2 horas semanales en una jornada de 40 horas.
Es decir: impacto real, sí. Pero todavía muy lejos del imaginario de sustitución masiva inmediata que domina parte del discurso público.
Otro dato especialmente interesante apareció en una investigación publicada en 2025 por METR sobre desarrolladores senior trabajando en proyectos complejos. El estudio encontró algo bastante inesperado: los programadores experimentados que utilizaban herramientas IA tardaban aproximadamente un 19% más en completar determinadas tareas que trabajando sin ellas.
Lo más fascinante era otra cosa: los propios desarrolladores creían estar siendo entre un 20% y un 24% más rápidos.
Es decir: la percepción subjetiva de productividad era muchísimo mayor que la productividad real medida.
Y esto empieza a revelar algo muy importante: las expectativas financieras, bursátiles y estratégicas alrededor de la IA podrían estar avanzando mucho más rápido que las mejoras reales de productividad plenamente consolidadas dentro de muchas organizaciones. Eso no significa que la transformación no vaya a llegar.
Pero sí significa que probablemente seguimos todavía en una fase donde el potencial, la narrativa, las expectativas futuras y la presión competitiva están teniendo más impacto sobre las decisiones empresariales que la productividad real agregada conseguida hasta ahora.
La «paradoja de productividad» de los ordenadores
Las experiencias pasadas ayudan muchísimo a entender el presente. Durante los años 80, los ordenadores empezaron a entrar masivamente en las oficinas. Sin embargo, la productividad agregada tardó más de una década en reflejar mejoras reales.
Muchos economistas consideran hoy que el verdadero impacto no vino simplemente de «instalar tecnología», sino de todo lo que ocurrió después: reorganización empresarial, digitalización profunda, internet, ERPs, automatización integrada y nuevos modelos de negocio nacidos ya digitales. Y eso es importantísimo.
Porque sugiere que las grandes revoluciones tecnológicas no generan productividad inmediata por sí solas. La productividad real aparece cuando empresas, procesos y estructuras completas terminan reorganizándose alrededor de la nueva tecnología.
Internet también tardó mucho más de lo esperado
Con internet ocurrió algo parecido. En los años 90 existía una euforia gigantesca alrededor de la «nueva economía», la productividad infinita y la desaparición de intermediarios. Y sí, muchas de esas transformaciones terminaron ocurriendo, pero años después de lo esperado.
Antes, la burbuja puntocom explotó, muchísimas empresas desaparecieron y gran parte del valor terminó concentrándose mucho tiempo después en compañías como Google, Amazon, Apple o Microsoft, y no en la mayoría de empresas que inicialmente intentaron simplemente «adaptarse».
Y esto conecta muchísimo con lo que está ocurriendo ahora con la IA. La transformación existe, sí. Pero todavía no responde al relato simplificado de «la IA ya hace sola el trabajo humano».
El potencial está avanzando más rápido que la realidad
Desconozco cómo será el futuro. Nadie lo sabe realmente. Pero ahora mismo, en muchos casos, «la IA» se ha convertido tanto en una herramienta real como en una narrativa corporativa que acelera ajustes que probablemente habrían llegado igualmente.
Y aunque la transformación es evidente, sigue habiendo vida y probablemente durante más tiempo del que muchos imaginan en gran parte de los puestos actuales. Eso sí: cada vez parece más importante, a nivel individual, ir incorporando nuevas formas de trabajar con IA aplicadas a lo que uno ya hace.
Porque probablemente el verdadero cambio de esta primera fase no será una sustitución inmediata masiva, sino una transición gradual donde el upskilling, el reskilling y la capacidad de adaptación determinarán quién consigue aumentar su valor dentro del nuevo entorno laboral.
