Mi columna de esta semana en Invertia se titula «Cuando el futuro del trabajo se repite: ya hemos estado aquí antes» (pdf), y trata sobre esa fascinante inclinación humana a sobrestimar los efectos inmediatos de cualquier nueva tecnología y, al mismo tiempo, infravalorar su impacto profundo a largo plazo.
Un fenómeno perfectamente descrito por la conocida ley de Roy Amara («nuestra tendencia es sobreestimar los efectos de una tecnología en el corto plazo y subestimar su efecto en el largo plazo»), y que vuelve a manifestarse con gran claridad ahora que la inteligencia artificial se ha convertido en el eje de todas las narrativas sobre el futuro laboral.
Los análisis que hablan de un inminente colapso del empleo o de una automatización radical suelen ignorar lo esencial: la adopción tecnológica no es lineal ni homogénea. Estudios recientes como «The productivity puzzle: AI, Technology Adoption and the Workforce« muestran que la supuesta «explosión de productividad» aún no existe: lo que sí existe es un ruido enorme, una cantidad extraordinaria de experimentación y un desfase entre potencial y realidad.
Cuando se habla de inteligencia artificial y empleo, la narrativa habitual es apocalíptica: millones de trabajos destruidos, corporaciones sin empleados, robots haciendo nuestra labor. Pero si miramos con detenimiento la evidencia más reciente, el panorama es muy distinto: es más moderado, más lento, más parecido a la evolución que a la revolución. Y en ese sentido, el resultado más probable es que dentro de diez años estemos trabajando de una manera muy parecida a la de hoy: con más herramientas de inteligencia artificial, sin duda, pero sin que la esencia del trabajo haya cambiado radicalmente.
A raíz de artículos como el del Wall Street Journal, «How the internet rewired work — and what that tells us about AI’s likely impact«, podemos ver cómo la comparación entre la llegada de internet y la actual ola de inteligencia artificial es más apropiada de lo que parece: cuando la red comenzó a transformarlo todo, muchos imaginaron el fin inmediato de la oficina, del trabajo presencial y del empleo habitual. Se hablaba de economías sin empleo físico, de teletrabajo extremo, de trabajos nuevos que iban a surgir en masa. Sin embargo, aunque internet cambió muchas cosas, buena parte del trabajo siguió igual: reuniones, jerarquías, rutinas formales. Lo esencial permaneció. Con la inteligencia artificial estamos en una fase equivalente: grandes expectativas, adopciones experimentales, resultados modestos. Una investigación reciente del MIT Sloan señala que cuando las empresas adoptan inteligencia artificial a nivel industrial, frecuentemente experimentan una caída inicial de productividad antes de que aparezcan crecimientos más fuertes. Esto nos lleva a una curva en forma de «J»: primero el estancamiento, luego el despegue.
Esta idea de que el impacto real de una tecnología tarde en manifestarse tiene implicaciones profundas, que ya hemos visto anteriormente: si las empresas, los reguladores o los individuos esperan una reorganización inmediata del trabajo, pueden desilusionarse o actuar precipitadamente. Pero si aceptamos que el trabajo mutará lentamente bajo otra lógica, la de la complementariedad, la reorganización de flujos, la integración de humanos y máquinas, entonces podemos prepararnos de forma más adecuada. Estudios recientes han encontrado que gran parte del uso de inteligencia artificial en el lugar de trabajo está generando más tareas de supervisión, evaluación y corrección que una simple sustitución de mano de obra: la inteligencia artificial como asistente, no como reemplazo.
La consecuencia es que el empleo no desaparece: cambia su naturaleza. Las tareas rutinarias pueden reducirse, pero se crearán nuevas funciones que gestionan, supervisan o complementan la inteligencia artificial. Y esa transición no se da de un mes para otro. Por ejemplo, encuestas recientes muestran que un alto porcentaje de trabajadores considera que la inteligencia artificial ha aumentado su carga de trabajo o que no ha generado la mejora de productividad esperada. No estamos ante una era sin empleo, sino ante una era de ajuste.
Desde una perspectiva europea, este cambio gradual resulta más coherente. En lugar de apuestas rupturistas sobre desaparición del trabajo o sustitución masiva, lo que cabe es una apuesta por la formación permanente, la adaptabilidad, las competencias híbridas que combinen capacidad humana y tecnológica. Porque si el centro del trabajo sigue siendo la persona, aunque ahora esté apoyada por inteligencia artificial, debemos asegurar que la transición se gestione de forma justa, que no haya nuevas brechas y que el valor del trabajo siga vigente, aunque distinto.
Una mirada errónea sería pensar que la inteligencia artificial va a «liquidar» trabajos y que dentro de diez años estaremos todos desempleados o subcontratados por algoritmos. Esa narrativa hay que descartarla por poco realista. Pero también hay que evitar caer en el optimismo ingenuo de que nada va a cambiar. Lo hará, pero de forma continuada, inaudita por su acumulación, invisible por su ritmo. La tecnología que transformó el trabajo no lo hizo en un año, ni en una década, sino en varias. Y aún hoy seguimos viendo los efectos de internet, la nube, el móvil y los algoritmos en nuestra jornada laboral.
Por ello, el mensaje de esta columna es doble: primero, que estemos preparados para un cambio más lento del que se anuncia; segundo, que usemos ese tiempo para gestionar bien la transición. Porque si ponemos todas las expectativas en un salto inmediato, podemos ignorar los pasos intermedios que realmente transforman el trabajo: la reorganización de procesos, el diseño de tareas centradas en humanos y máquinas, la formación en nuevas competencias. Cuando eso se hace bien, el impacto puede ser considerable… pero llevará años.
En definitiva, la inteligencia artificial no será la espada que arrase con el trabajo tal como lo conocemos, sino la lente que nos permitirá verlo con otros matices. Dentro de diez años probablemente estemos en un trabajo reconocible, quizá con más asistentes de inteligencia artificial, nuevas tareas de supervisión o mayor automatización de rutinas, pero con la misma estructura básica: personas que trabajan, organizaciones que organizan y procesos que producen. Y eso no es un fracaso de la inteligencia artificial, es el patrón clásico de la tecnología: cambio lento, acumulativo, profundo a la larga, discreto al principio.
Si aceptamos eso, estaremos más preparados para liderar la transformación, en lugar de simplemente ser arrastrados por ella.
This article is also openly available in English on Medium, «Why AI won’t transform work as fast as you think«
4 de octubre: «la inteligencia artificial está desmantelando la oficina y el empleo tradicional (…) el trabajador desaparece como figura física, el contrato se convierte en algoritmo y el jefe es un modelo entrenado en la nube».
Hoy: «la inteligencia artificial no será la espada que arrase con el trabajo tal como lo conocemos, sino la lente que nos permitirá verlo con otros matices. Dentro de diez años probablemente estemos en un trabajo reconocible, quizá con más asistentes de inteligencia artificial, nuevas tareas de supervisión o mayor automatización de rutinas, pero con la misma estructura básica: personas que trabajan, organizaciones que organizan y procesos que producen».
Así acierto hasta yo…
Es que si te has creído que esto va “de acertar”, me temo que vas muy mal… esto va de procesos de pensamiento, y además, en este caso, colectivos. Vamos, como en clase pero sin veros las caras!
Es más, si vienes aquí buscando al «oráculo que todo lo sabe», ya te prevengo que ese no soy yo. Yo, como la inmensa mayoría de los que hablamos de estas cosas, no tengo ni puta idea de lo que va a pasar. Simplemente leo más que otros, y trato de proponer debates razonablemente informados para intentar pensar sobre ello.
(vaya… y yo que vengo aqui a aprender…) :P
Es que se aprende así, pensando y discutiendo, no simplemente «leyendo a uno que lo sabe todo»… duele más y es más duro, pero se aprende mucho más!
Me viene a la cabeza una anécdota…
En plena ola de calor de este verano (42º en la provincia de Cáceres y con el pueblo envuelto en incendios) y como no, combatiéndola a golpe de cervezas, se produjo una de esas charlas en las que desvariábamos entre lo profundo, lo humano (y lo alcohólico)…
– “si cinco maquinas hacen cinco bolígrafos en cinco minutos… cien maquinas hacen cien bolígrafos en…”
La respuesta general fue cien.
Porque pensamos lo que pensamos? nos dijimos.
Y no dejo de pensar en ese pensamiento (no en el acertijo)…
(gracias por hacerme pensar cada día) :P
Simplemente vengo buscando leer a personas (muy bien informadas) con las que muchas veces no estoy de acuerdo, porque me sirven para ver puntos de vista contrapuestos y abrir la mente.
Desde luego en ningún caso creo que vaya de acertar, pero no deja de ser llamativo sostener dos afirmaciones taxativas (especialmente la primera) tan contrapuestas y en pocas semanas.
Por otro lado, permite decir dentro de 10 años «como ya dije…»
Si buscas un gurú aquí es, le va a pegar a todo, no se entiende entonce tu desgaste en dar conclusiones de Sherlock Holmes . Si buscas un espacio de reflexión aquí también es, no se trata de decir una cosa con un final en cero, ó con un final en uno. Se trata nada más de decir la cosa para empezar el debate, la estimulación que nos exalta a los lectores, vamos , es que se supone que E.D. le escribe a homo sapiens y como tales pues ponemos los ceros y los unos y con el tiempo los vamos ajustando, esa es tarea de nosotros. Si escribiera solo lo que queremos escuchar pues entonces se convertiría en un predicador con su sotanita y todo. Prefiero leer y hacer mis propias conclusiones diga lo que diga. Además pues cita y eso es super pro, y yo siempre aprovecho y me meto a las referencias. Así pues, nos actualiza con las tendencias, nos dice donde está la comida y tu la quieres masticada.
La gente que busca «la respuesta» no se está haciendo la pregunta correcta.
Aplausos, Enrique, por promover la única manera de aprender: dialogando y sabiendo cambiar de opinión.
A pesar de los negros augurios que salieron como setas en los principios de esas IA’s en los que casi todos nos íbamos a quedar sin trabajo, el tiempo ha atemperado la situación.
Llevamos mas de un año leyendo noticias, en las que grandes empresas, largan a la calle a 2000, 3000, 4000 empleados, porque deciden que ya se bastan con la IA. Noticias, que al poco, se dan la vuelta con la readmisión de los mismos. En el campo de la edición de imágenes, por mi profesión conozco a muchos, fueron los primeros damnificados. Ilustradores, tratamiento de imagen, hasta fotógrafos… Mucha gente se vio en la calle. Pero a la larga han acabado recobrando sus trabajos. La IA no era tan buena idea.
Lo mismo ocurre con la programación. Aquí nos hemos hartado de ejemplos en los que falla mas que una cafetera del lejano oeste. Con la música? Si, es divertido. Yo mismo publique aquí dos jingles dedicados a eDans. Graciosos, con ritmo… pero al poco, te das cuenta de que toda esa música suena igual. Os pongo un ejemplo:
The BEST Southern Rock – Whiskey Dust & Redneck Rockin’ Highways
Tanto la música como las imágenes, están generadas por IA. Los videos dan miedo por realistas, pero si te fijas en los detalles, les delata (beber con el cigarro atravesando el vaso, por ejemplo), y la música/letras, aunque es buena, al cabo de un rato te suenan igual, pero no por el estilo, sino porque parece una eterna canción de dos horas.
No. Aun no es el momento de “llorar”. Pero llegara…
«Spotify se enfrenta a una amenaza existencial, y no es ni Apple Music ni YouTube (como HBO no lo era para Netflix). El problema se llama Suno. Según documentos internos obtenidos por Billboard, los usuarios de esta plataforma de IA generativa de música crean cada dos semanas la misma cantidad de música que existe en todo el catálogo actual de Spotify.»
Spotify tiene un problemón: Suno genera con IA cada 15 días el equivalente a todo su catálogo. El precio de los datos es 2.000 dólares
Lo que decia antes… XDDD
Hablando de pensar y sobre todo «relacionar» datos (hagamos de pseudo IA con nuestra almendrita) No entro en los mosqueos o disertaciones… yo aqui no vengo a pensar, para pensar ya tengo el trono… (algún monarca)
Empiezo a leer el artículo, y Enrique nos habla de un señor (normalmente le llamaría pollo) que no conozco. La cita:
«Un fenómeno perfectamente descrito por la conocida ley de Roy Amara («nuestra tendencia es sobreestimar los efectos de una tecnología en el corto plazo y subestimar su efecto en el largo plazo»),»
Y pienso (ahora si) me ha pillado, no puedo relacionarlo en mi almendrita con nada. Menos mal, el enlace de la wiki ( LOS ENLACES ESTAN PRA LEERLOS)… y relaciono:
«Roy Charles Amara (7 April 1925[1] – 31 December 2007[2]) was an American researcher, scientist, futurist[3] and president of the Institute for the Future best known for coining Amara’s law on the effect of technology. He held a BS in Management, an MS in the Arts and Sciences, and a PhD in Systems Engineering,[4] and also worked at the Stanford Research Institute.»
PEAZO de investigador, que la wiki, le dedica 2 parrafitos…. me destenso, y analizamos:
«president of the Institute for the Future»
HOSTIA !!!
Y que hacen ahí?
Esto se puede ver en el resumen del prospecto:Explorar sistemáticamente los posibles futuros para nuestra nación [EE. UU.] y para la comunidad internacional.Determinar cuál de estos posibles futuros parece deseable y por qué.Buscar medios por los que se pueda aumentar la probabilidad de que se produzcan mediante acciones adecuadas y decididas.
VALE. Pues normal que no lo conozca. Pajas mentales, de un think tank americano. Para manipular la política internacional con lo piensan que les viene bien a ellos claro. Asi nos va en el mundo.
El «Buscar medios por los que se pueda aumentar la probabilidad de que se produzcan mediante acciones adecuadas y decididas» se traduce en español a
«el que pueda hacer algo que haga»
Pues eso, solo soy un voto, pero que no cuenten conmigo para masajes con si final feliz, ahora si, A ESTOS POLLOS.
Por cierto la ley es una parida del 15. Por ejemplo tecnologías que se subestimaron a corto plazo:
a) Smartphones ( 2007/2012). Como dijo el gurú Ballmer, el iphone no tendría una cuota significativa. Lo de la rápida adopción masiva, no lo predijo casi nadie.
b) Resdes Sociales (2005-2010) Nadie anticipó siu influencia política, cultural, ni la importancia en la primavera árabe(2011): IMPACTO INMEDIATO SUBESTIMADO.
c) Las vacunas mRNA de la COVID. Ninguno pensamos que en tan poco tiempo las tuviéramos, y menos que funcionaran
Y al contrario en los 60s se pensaba que la energía nuclear iba a ser super barata, y que a largo plazo, arrasaría. Ni lo uno ni lo otro. ¿Y la fusión? siempre a la vuelta de la esquina. O la Realidad virtual, en los 90, todos pensaban que arrasarían en el 2000, una mierda como la que se comió apple con sus gafas…
La evidencia lo que muestra es que no hay tendencia sistemática a subestimar el largo plazo; a menudo ocurre lo contrario. Los pronósticos tecnológicos tienden más al optimismo en todos los casos. La “ley” no tiene validación estadística sólida.
En fin un charlas, para vivir del cuento.
Lo he dicho antes, y lo repito:
«(gracias por hacerme pensar cada día) :P»
A los charlatanes siempre hay que escucharlos atentamente.
Si hace cincuenta años se hubiera prestado más atención al Manifiesto Power probablemente ahora no estaríamos aquí como estamos.
https://en.wikipedia.org/wiki/Lewis_F._Powell_Jr.#Powell_Memorandum,_1971
HEIST: ladrones del sueño americano.
https://www.filmaffinity.com/es/film121206.html
https://youtu.be/_d_BBJSQb-A?si=xYVDlkuIW_hBlann
Lógicamente, cuando pensamos en la robótica mas la Ai, pensamos que eso producirá paro, porque todos somos muy capaces de pensar en los trabajaos que van a desaparecer, pero nos resulta muy difícil pensar en los trabajos que eso va a crear.
Mi sorpresa vino que los países líderes en soluciones robóticas y en Inteligencia Artificial, o sea USA, Japón y Corea del Sur, no solo no generaban paro, sino que estaban en una fase con problemas para cubrir las plazas de trabajo que aparecían,.¿Como era `posible?.
Yo aconsejo averiguar el nivel de paro en China, Lo mas fácil de substituir con un robot con AI es un chino que trabaja en una de las cadenas de montaje, que llevamos a China porque su mano de obra era barata. Cuando en China comience a haber un paro, de tal proporción, que de motivo a protestas públicas, tendremos claro que la robótica mas la AI destruyen mas puestos de trabajos que los que crea.
Tienes enlaces que lo atestigüen…??? No pueden haber “parados” en empresas que ya han empezado con la robótica como herramienta… por ejemplo, las automovilísticas chinas. No han echado a gente a la calle, porque nunca la hubo. Eso, se entiende?
Gorki, sigues pecando de lo mismo…. No saber diferenciar aquellos tiempos en que los faroleros, los conductores de carruajes o los ascensoristas, podían “reciclarse” en cualquier otra cosa. No era difícil, que un ascensorista, acabara siendo camarero, o que un “conductor”, lo hiciera como estibador del puerto… De verdad crees, que hay profesiones, que en tiempo récord, se puedan reciclar en otras cosas? Ya no te hablo de la edad de algunos profesionales, que el subsidio para mayores de 52 años, se ha creado por algo…
Hablaba Sasha, de la incongruencia entre lo que dijo eDans, y lo que dice ahora. Pues acabo de poner un ejemplo. Por un lado, digo que no hay que temer a la IA, “por ahora”, y por otro, que hay profesiones, que no es que desaparezcan, sino que no tendrán otro sustituto, que no sea la robótica o la IA… pero no aun.
———
SASHA… No tengo porque defender a eDans, que ya es mayorcito y sabe hacerlo solo. Yo (y otros) he tenido (y ahí esta la hemeroteca) fuertes discusiones con él, con desacuerdos y contradicciones. Pero ahí esta la clave, la contradicción. Si en el plazo que va de la afirmación A hasta la afirmación B, has incorporado nuevos conocimientos a tu currículo, es permisible el cambio de opinión o de la concepción de las cosas/materias.
A mi me pasa a menudo, y no es nada grave. Has aprendido otras cosas y por tanto, haces valoraciones diferentes.
Que levante la mano (o el teclado) quien jamás haya cambiado de opinión al saber nuevos datos.
Por otro lado, que levante la mano (o el teclado) quien crea que eDans es poseedor de la verdad absoluta. Que muchas veces, se le ha echado en cara, lo muy equivocado que estaba en muchas cosas (por mucho eDans que sea), y no entrare en si ha rectificado o no (cada cual toma sus decisiones, sean o no acertadas), pero si, la hemeroteca sigue estando ahí.
He preguntado a la IA de GFoogle sobre el paro en China
La tasa de desempleo urbano general en China disminuyó ligeramente al 5,1% en octubre de 2025, frente al 5,2% de septiembre. Sin embargo, el desempleo juvenil sigue siendo una preocupación significativa, alcanzando máximos recientes.
Datos Clave del Desempleo en China (2025)
Tasa de desempleo urbano (general): Se situó en 5,1% en octubre de 2025. El promedio nacional de enero a septiembre de 2025 fue de 5,2%.
Meta gubernamental: El gobierno chino fijó una meta de tasa de desempleo urbano en torno al 5,5% para 2025, indicando la necesidad de estabilizar el mercado laboral.
Desempleo juvenil: La tasa de paro entre personas de 16 a 24 años (excluyendo estudiantes) fue del 18,9% en agosto de 2025, un máximo de dos años. Esta es un área de particular desafío para el país.
Contexto y Respuesta Gubernamental
China enfrenta desafíos para reactivar su economía y estabilizar el empleo, especialmente en los sectores urbano y juvenil. En respuesta, el gobierno ha implementado diversas políticas, incluyendo la extensión de las principales políticas de seguro de desempleo durante 2025
No parece 1ue en China el paro sea el mayor de los problemas. y mucho antes de que hicieran coche eléctricos,. (que supongo que compran chinos que no están en paro), había ingentes cantidades de personas trabajando en cadenas de montaje como Foxcom que supongo habrán sido sustituidos por robots. Voy a preguntar sobre el tema a la AI
Sí, Foxconn ha reemplazado montajes en cadena por robots, sustituyendo a decenas de miles de empleados humanos por máquinas automatizadas para realizar tareas repetitivas. En 2016, la empresa reemplazó a 60,000 trabajadores en una fábrica de la ciudad china de Kunchan. La automatización se centra en las tareas más mecánicas del proceso de producción.
Reducción de personal: La plantilla en la fábrica de Kunchan se redujo de 110,000 a 50,000 empleados humanos.
Automatización de tareas: Los robots se encargan de los trabajos más mecánicos para mejorar la eficiencia del proceso productivo.
Mantenimiento del trabajo humano: A pesar de la automatización, la empresa continúa necesitando trabajadores humanos para tareas como la investigación y el desarrollo.
Por tanto… me estas contando que todos esos empleos, han sido sustituidos por “robots” y no se han visto reciclados… buen punto de vista Gorki…
Si quieres te lo cuento de otra forma…:
Nos dices:
«Mi sorpresa vino que los países líderes en soluciones robóticas y en Inteligencia Artificial, o sea USA, Japón y Corea del Sur, no solo no generaban paro, sino que estaban en una fase con problemas para cubrir las plazas de trabajo que aparecían,.¿Como era `posible?.«
Como se come eso…??? Perdemos empleos o reciclamos???
Porque resulta, que segun tu consulta al GPT de turno se han perdido como unos 200mil empleos…
Aclarate…
Aclarate de donde deduce «Porque resulta, que segun tu consulta al GPT de turno se han perdido como unos 200mil empleos…». yo no veo algo como eso en ningun lado
– En 2016, la empresa reemplazó a 60,000 trabajadores en una fábrica de la ciudad china de Kunchan
– Reducción de personal: La plantilla en la fábrica de Kunchan se redujo de 110,000 a 50,000 empleados humanos.
Sabes sumar? O te pasa como los punteros? Ni se saben ni se cuentan….???
Confirmas lo que digo, que todos incluso los mas zotes ven enseguida los puestos de trabajo que se destruyen, pero no los que se crean, porque ese proceso que no sera sólo de Foxom. no repercute en el paro en China, por tanto. en otros lugares se han creado puestos de trabajo para humanos.
[M.I. ON]
La clave:
# Robot
– operatividad: 24/7
– precio energía consumida: 10€/día.
# Chino
– operatividad: 20/7
– precio energía consumida: ¿a cuanto está el Kg. de arroz?
La diferencia en operatividad se compensa con el coste del consumo.
Pregunto: ¿Merece la pena sustituir un chino por un robot???
Bueno, pues gente tan poco importante como Christopher Waller, Geoffrey Hinton, Elon Musk, Kai-Fu Lee, Roman Yampolski, Dario Amodei, Gary Kasparov , etc, no está de acuerdo con ese diagnostico, sino todo lo contrario.
Hasta hay informes de Goldman Sachs avisando de la sustitucion de cientos de millones de trabajadores de cuello blanco en el corto plazo.
Estoy de acuerdo que eso puede pasar, Lo que no entiendo es que no se refleja en el paro. El paro mas abundante se da en los países que todo lo hacen a mano.
Si Christopher Waller, Geoffrey Hinton, Elon Musk, Kai-Fu Lee, Roman Yampolski, Dario Amodei, Gary Kasparov estuvieran en lo cierto, las pateras saldrian de Almeria y Sicilia hacia los paises Subsaharianos, y loe norteamericanos cruzarían el Rio Bravo, camino de Perú , pero es al revés
¿Porque cuando se menciona que la IA sustituye a las personas sólo refiere a «oficina, empleo tradicional y cuello blanco» ? ¿Cual es el límite entre cuello blanco y otros tipos de empleos como agricultura?
Cuello blanco es la categoría más pequeña de empleo pese su excesiva representación en los medios. Es como si las personas temieran que el fin de las oficinas los obligara a regresar al campo para plantar alimentos y cortar carne de vaca y cerdo y envasar leche, como sus ancestros
«Una investigación reciente del MIT», AÑO 2018, de ayer mismo
Perdona, pero en el mismo párrafo he enlazado tres investigaciones del MIT, no una: 2018, 2021 y 2025. ¿Quieres más? ¿O te vas a quedar en el comentario gilipollas de «es que 2018 no es reciente»?