La IA no le ha quitado el trabajo a nadie. Al menos, hasta ahora no lo ha hecho.
Esta conclusión proviene de un extenso artículo publicado recientemente por Peter McCrory, responsable de investigación económica en Anthropic.
https://x.com/PeterMcCrory/article/2079979321607745905
La producción de IA ajustada por calidad creció más del 2000% en 2024 y 2025, aproximadamente una quinta parte de las empresas estadounidenses ya utilizan IA en sus negocios, pero la tasa de desempleo de EE.UU. en junio sigue siendo del 4,2%, justo en el nivel de pleno empleo.
El juicio central de McCrory es: La IA sigue siendo una tecnología «sesgada por habilidades y que potencia la mano de obra», está amplificando las capacidades humanas, no sustituyendo a las personas.
Al mismo tiempo, puso una fecha de caducidad a este juicio: 12 meses.
Los datos no mienten: ni siquiera los puestos de alta exposición a la IA están afectados
McCrory presentó toda una cadena de datos para demostrar lo estable que está el mercado laboral estadounidense: tasa de desempleo del 4,2%, relación entre vacantes y desempleados apenas superior a 1, tasa de empleo de 25 a 54 años cerca de máximos de décadas, solicitudes iniciales de subsidio por desempleo en mínimos durante cuatro años consecutivos.
Considera que, en general, la situación del empleo en EE.UU. es estable y mejora.
Los datos agregados son solo el punto de partida, la comparación por grupos es la que revela la verdad.
McCrory y su colega Maxim Massenkoff realizaron previamente un análisis: se aislaron los puestos de trabajo asociados a las tareas que Claude automatiza masivamente, para ver si su tasa de desempleo se deterioraba más rápido que la de otros puestos.
La respuesta es que no.
Actualizando con los últimos datos de la Oficina de Estadísticas Laborales, la conclusión se mantiene.
Las ofertas de trabajo para puestos de ingeniería de software han repuntado desde mayo de 2025, con un aumento incluso superior al promedio de otros puestos.
Lo único que merece atención son los trabajadores jóvenes.
McCrory admite que para los jóvenes es efectivamente más difícil encontrar trabajo en puestos de alta exposición a la IA, y un trabajo del Stanford Digital Economy Lab proporciona evidencia similar.
Pero también señala un contexto que suele pasarse por alto: desde 2022 hasta ahora, EE.UU. ha experimentado el mayor enfriamiento del mercado laboral sin recesión registrado, y el patrón de «baja contratación, baja despido» ya presiona principalmente a quienes inician su carrera profesional.
Atribuir toda esta cuenta a la IA es insuficiente en términos de evidencia.
Por qué no ha quitado trabajos: cada puesto tiene elementos que la IA no puede manejar
La explicación de McCrory se basa en hechos de múltiples informes de investigación de Anthropic de los últimos 18 meses, y la cadena lógica es la siguiente:
Primer nivel de hechos: En todas las clasificaciones ocupacionales del O*NET del Departamento de Trabajo de EE.UU., no hay ningún puesto cuyas tareas asociadas sean sistemáticamente completadas por Claude.
Cada puesto tiene elementos que la IA no puede manejar: coordinación interpersonal, interacción cara a cara, interacción con el mundo físico.
Estos elementos son como la tabla más corta de un barril, limitan la magnitud de la mejora de productividad general de la IA y, al mismo tiempo, hacen que quienes pueden complementar esa deficiencia sean más valiosos.
Segundo nivel de hechos: Cuanto más potente es la IA, mayores son también los requisitos para quien la maneja.
El informe de Economic Primitives de Anthropic de enero de este año encontró que cuanto más compleja es la producción de Claude, mayor es la especialización de las entradas del usuario detrás de ella.
Cuando el modelo crea un modelo económico complejo, a menudo es un usuario profesional capaz de dar instrucciones precisas quien está dirigiendo.
https://www.anthropic.com/research/economic-index-primitives
El informe Learning Curves de marzo mostró que tras seis meses usando Claude, los usuarios lo utilizan más como un compañero de pensamiento, con una mayor tasa de éxito en la interacción.
Si la IA fuera ya lo suficientemente potente como para realizar el trabajo de forma independiente, este efecto de aprendizaje no debería aparecer.
https://www.anthropic.com/research/economic-index-march-2026-report
Tercer nivel de hechos: Incluso en la era de los Agentes, el valor humano sigue siendo sólido.
Anthropic analizó siete meses de datos de uso de Claude Code y descubrió que el valor de las tareas está aumentando continuamente, pero el retorno de las capacidades profesionales humanas no ha disminuido:
El usuario se encarga de la planificación y delega la implementación en Claude;
Los usuarios con mayor capacidad profesional tienen una mayor tasa de éxito en las tareas y se recuperan más rápidamente cuando Claude comete errores.
La prima por la mera implementación de programación puede estar disminuyendo, pero el valor de la planificación, el juicio y la corrección de errores está aumentando.
Una prueba interesante proviene de la percepción de los propios usuarios.
En la encuesta del Índice Económico de junio de Anthropic, más de un tercio de los encuestados esperaban que la IA pudiera realizar la mayor parte de su trabajo en 12 meses, pero la proporción que esperaba perder su empleo por ello era significativamente menor.
Los usuarios que automatizan más con IA son, en cambio, más optimistas sobre sus salarios y la seguridad laboral.
https://www.anthropic.com/research/economic-index-june-2026-report
Tres tipos de «singularidad» y una línea de defensa
McCrory es optimista en su juicio sobre el presente, pero no evita tres escenarios futuros posibles que podrían romper el panorama actual.
En la literatura académica y los debates de la industria se les denomina, respectivamente, singularidad del software, singularidad económica y singularidad de Coase.
https://x.com/MTSlive/status/2090610614154764509
La singularidad del software se refiere a la automatización de la innovación por parte de la IA misma.
>Por potente que fuera la tecnología general del pasado, el motor de combustión interna no podía inventar nuevas formas de transporte; >pero a la IA se le ha dotado directamente de capacidad cognitiva general, que teóricamente puede acelerar su propia iteración. >El texto original de McCrory discute explícitamente este escenario: una vez que se establezca la Mejora Autorrecursiva (RSI), la mejora de la capacidad de la IA se desligará del ritmo del control humano.La singularidad económica es la consecuencia económica de la singularidad del software.
McCrory cita el modelo de Aghion, Jones y Jones de 2017 para señalar que si el proceso de innovación en sí mismo se automatiza, los modelos económicos estándar predicen un «crecimiento infinito en un tiempo finito».
Esta conclusión suena a ciencia ficción, pero es una deducción matemática estricta.
La singularidad de Coase apunta a otra dimensión.
Un artículo del NBER de 2025 (coescrito por Shahidi, Rusak, Manning, entre otros) propone que cuando los Agentes reduzcan los costes de transacción como búsqueda, negociación, contratación y supervisión a casi cero, se reactivará la clásica pregunta de Ronald Coase de 1937: una vez que el coste de la coordinación del mercado desaparezca, la razón de ser de las empresas también se verá cuestionada.
https://www.nber.org/system/files/chapters/c15309/c15309.pdf
El escenario de Agentes que discute McCrory dialoga naturalmente con este marco: si los Agentes no solo cambian el modo de producción, sino también la forma organizativa, el impacto en el mercado laboral será mucho más profundo que la simple cuestión de «quién pierde su trabajo».
Frente a las tres singularidades, McCrory ofrece la misma línea de defensa: los «eslabones débiles».
Este concepto proviene del artículo de Aghion, Jones y Jones: el límite superior del crecimiento económico no lo determina lo que se hace mejor, sino aquellos eslabones indispensables pero difíciles de mejorar.
https://www.nber.org/system/files/working_papers/w23928/w23928.pdf
Mientras existan tareas cruciales que nunca puedan ser automatizadas, ya sea por cuellos de botella tecnológicos o restricciones sociales, la participación de los ingresos laborales no colapsará y la forma empresarial tampoco se disolverá por completo.
La situación actual de los Agentes de programación ya está validando esta lógica.
Los datos citados por McCrory muestran que tras la introducción de Agentes de programación, las líneas de código aumentaron entre 10 y 20 veces, pero el número de lanzamientos de software solo creció un 30%, y el uso real de las aplicaciones no aumentó en absoluto.
El código es solo un eslabón en la producción de software; las pruebas, el diseño de arquitectura, el juicio de producto, estos eslabones siguen en manos humanas, son los actuales «eslabones débiles».
McCrory ofrece una predicción clara: la tasa de desempleo en EE.UU. no aumentará significativamente debido a la IA dentro de un año.
La validez de este juicio es de 12 meses, y la señal de verificación también es clara: observar si la tasa de desempleo en puestos de alta exposición a la IA comienza a desviarse de otros puestos, y si el retorno de la capacidad profesional humana en escenarios de Agentes comienza a disminuir.
El día en que ambos indicadores cambien simultáneamente, el propio marco analítico que él ha construido también necesitará ser revisado.
Referencias:
https://x.com/PeterMcCrory/article/2079979321607745905
https://x.com/MTSlive/status/2091252532689658001
Este artículo proviene del WeChat Official Account «新智元», autor: ASI启示录, editor: 马可
