¿Por qué parece que la IA deja gente sin trabajo si los estudios no lo muestran?

Esta mañana publicamos que seis estudios con registros reales de empleo no encontraron que la IA haya achicado el empleo total en Estados Unidos, Dinamarca, Noruega y Francia. Un lector preguntó lo obvio: si es así, ¿por qué en la mesa se siente lo contrario? ¿Puede ser que la Argentina esté perdiendo empleo por otras razones y le echemos la culpa a la IA? ¿Y cómo se adaptaron en otros países?

Los datos dan tres respuestas. La sensación tiene de dónde salir: en Estados Unidos, las empresas nombraron a la IA en el 4,5% de los despidos que anunciaron en 2025 y en el 21% de los que anunciaron en 2026 hasta septiembre, según la consultora Challenger, Gray & Christmas. Ese año la IA pasó a ser la primera razón que dan. Pero un anuncio no es un puesto reemplazado, y los estudios que miran los registros de empleo de ese país todavía no encuentran una caída del empleo total por la IA.

En la Argentina sí se perdió empleo, y mucho, pero no donde la IA más llega. Desde noviembre de 2023 hay 246 mil asalariados privados registrados menos. Seis de cada diez de esos puestos eran de la industria y la construcción, sectores donde la mayoría de los trabajadores tiene tareas físicas que un chatbot no hace. Finanzas y enseñanza, los sectores más expuestos según el Ministerio de Trabajo, perdieron 8 mil. Eso no prueba que la IA no haya tenido nada que ver: ningún registro argentino anota por qué se pierde un puesto. Pero el mapa de la caída se parece mucho más al de una caída de la industria y la construcción que al de una ola de automatización de oficinas.

Y donde la IA ya se usa mucho, las personas se adaptan cambiando lo que hacen, no perdiendo el puesto. En Dinamarca, 85% de los que usan chatbots en el trabajo dice que pasa el tiempo que ahorra a otras tareas; a 8% la IA le creó tareas nuevas, como revisar lo que produce la máquina; y los que la adoptaron cambiaron de ocupación más que el resto, sobre todo hacia soporte informático y tareas administrativas. Otros vuelven a estudiar: en Singapur, más de 36 mil mayores de 40 usaron en un año un crédito público para cursos. Lo que casi nadie midió todavía es si esos cursos sirven.

La sensación y los números

La consultora estadounidense Challenger, Gray & Christmas cuenta todos los meses los despidos que las empresas de EE.UU. anuncian, y anota la razón que da cada una. Desde 2023 la lista incluye la inteligencia artificial. En su informe anual de 2025, las empresas anunciaron 1.206.374 recortes y nombraron a la IA en 54.836: el 4,5%, la sexta razón. Adelante estaban los recortes del Departamento de Eficiencia Gubernamental del gobierno federal (293.753), las condiciones del mercado y la economía (253.206) y los cierres (191.480).

En 2026 el cuadro cambió. Hasta septiembre, las empresas anunciaron 573.195 recortes, 39% menos que un año antes, y nombraron a la IA en 120.136: alrededor del 21%, la primera razón del año. Desde 2023 suman casi 192 mil anuncios que culpan a la IA. Cuando la razón más citada en los titulares de despidos es la IA, la sensación de la mesa tiene una base concreta.

Hay que leer esos números con dos cuidados. El primero lo da la propia consultora: cuenta anuncios de planes de despido, con la cifra que dio la empresa, aunque se ejecute en varios años o no se ejecute. Que una empresa diga "IA" no significa que una máquina haga hoy el trabajo de esas personas; también puede ser una forma de presentar un recorte que tiene otras causas. El segundo: los estudios que miran los registros de empleo de EE.UU., que contamos en la nota de esta mañana, todavía no encuentran una caída del empleo total atribuible a la IA, y sí menos contrataciones de jóvenes en los trabajos más expuestos.

El miedo también se mide. El Pew Research Center encuestó a 5.273 trabajadores de EE.UU. en octubre de 2024: el 52% se dijo preocupado por cómo se usará la IA en su trabajo en el futuro, y el 32% cree que le va a dejar menos oportunidades laborales. Gallup, con otra encuesta y otra pregunta, encontró en agosto de 2026 que el 27% de los trabajadores teme que la tecnología vuelva obsoleto su empleo, el valor más alto de su serie y el doble que en 2017. Para la Argentina no encontramos ninguna encuesta con método publicado que pregunte lo mismo.

La Argentina: cuánto empleo se perdió y dónde

La pregunta del lector tiene una parte que sí se puede contestar con registros: la Argentina perdió empleo formal. El Sistema Integrado Previsional Argentino (SIPA), donde las empresas declaran a cada trabajador para pagar sus aportes, muestra que el empleo asalariado privado registrado llegó a su máximo en agosto de 2023 —6,41 millones en la serie sin estacionalidad— y desde entonces bajó casi sin pausa. En junio de 2026, el último dato publicado, eran 6,13 millones: 246 mil menos que en noviembre de 2023, una caída de 3,9%. La propia Secretaría de Trabajo lo describe en su informe de septiembre como una continuidad del proceso de destrucción del empleo asalariado privado.

Mirado a cinco años, como pidió el lector, el saldo todavía es positivo: en junio de 2021 había 5,90 millones de asalariados privados registrados, 225 mil menos que hoy. Pero de los 506 mil puestos que se sumaron entre junio de 2021 y agosto de 2023, más de la mitad se perdió después.

La caída no fue pareja. Con el mismo registro, sector por sector, la industria perdió 88 mil puestos (−7,4%) y la construcción, 63 mil (−14,2%): entre las dos, 151 mil, el 61% del total. Les siguen transporte y comunicaciones (−25 mil), las actividades inmobiliarias y de servicios a empresas (−22 mil) y el comercio (−15 mil). Crecieron el agro (+12 mil), la pesca y, apenas, la enseñanza.

¿Coincide eso con los trabajos más expuestos a la IA? El Ministerio de Trabajo (hoy Secretaría) calculó en diciembre de 2023, con los registros de los trabajadores formales privados, qué parte del empleo de cada sector está en ocupaciones con al menos la mitad de sus tareas alcanzables por la IA generativa. Arriba de todo quedaron finanzas (93%) y enseñanza (92%); abajo, los sectores de trabajo físico: construcción, pesca y agro. La industria, los hoteles y restaurantes y el transporte quedaron en un tercer grupo, con entre 42% y 44%.

Cruzado con la caída, el resultado es claro: finanzas y enseñanza juntas perdieron 8 mil puestos, el 3% del total. Los dos grupos menos expuestos —el tercero y el cuarto del ministerio— explican 175 mil, el 71%. Los sectores con exposición elevada, como el comercio, las inmobiliarias y los servicios a empresas, aportan el 26% restante.

Hay un matiz que conviene no esconder. Algunos sectores de oficina también cayeron, y no poco. El registro de la Superintendencia de Riesgos del Trabajo, que clasifica más fino, muestra entre noviembre de 2023 y junio de 2026 una baja de 9,5% en los servicios profesionales, científicos y técnicos y de 6,1% en finanzas, contra 5,1% del total privado. Ningún registro dice si eso fue por la IA, por la recesión o por otra cosa; en información y comunicaciones, donde están el software y las telecomunicaciones, la baja fue de 2,7%, menos que el promedio.

Lo que se ve en las encuestas de hogares acompaña. La desocupación del INDEC pasó de 6,2% en el segundo trimestre de 2023 a 7,9% en el de 2026 (en 2021 era 9,6%). Y la informalidad, que el INDEC mide con una definición nueva desde 2025, subió de 43,2% a 45,0% en un año: más gente trabaja sin registrar.

Volviendo a la pregunta del lector: con estos datos, la explicación más consistente es que la Argentina perdió empleo formal por razones propias —sobre todo la caída de la industria y de la construcción— y que buena parte de la sensación de que "la IA deja gente sin trabajo" llega de afuera, con los anuncios de las empresas de EE.UU. No es una prueba: es lo que muestra el mapa de la caída.

Cómo se adaptan las personas en otros países

La otra mitad de la pregunta del lector era qué hace la gente para convivir con la IA. En los países donde se usa mucho, el cambio que ya se mide no está en la cantidad de puestos sino en lo que la gente hace en ellos, y la adaptación tiene tres actores: los trabajadores, las empresas y los gobiernos.

Los trabajadores. Lo primero es que la usan cada vez más. En Estados Unidos, la encuesta de Alexander Bick, Adam Blandin y David Deming muestra que la proporción de ocupados que usó IA generativa para trabajar en la última semana pasó de 28,2% en el tercer trimestre de 2024 a 39,2% en el segundo de 2026, y que el tiempo de trabajo que dicen ahorrar subió de 1,6% a 2,2% de sus horas.

Dinamarca es donde mejor se ve qué hacen con ella. Anders Humlum y Emilie Vestergaard cruzaron una encuesta a unos 25.000 trabajadores de once ocupaciones expuestas con los registros oficiales de sueldos y horas. En la versión de marzo de 2026 de su estudio encuentran tres formas de adaptarse. Reacomodar el trabajo: el 85% de los que usan chatbots dice que pasa el tiempo que ahorra a otras tareas de su trabajo, y menos del 10%, a descansar más. Hacer tareas nuevas: a un 8% de los usuarios los chatbots les crearon tareas totalmente nuevas —revisar lo que produce la IA, armar contenidos, integrar las herramientas—, y la proporción sube a alrededor de 18% en los lugares de trabajo que impulsan su uso, que ya son cerca del 43% de las empresas. Cambiar de ocupación: desde la llegada de los chatbots, los que los adoptaron cambiaron de ocupación más que el resto, sobre todo hacia soporte informático y tareas administrativas. Sus sueldos y sus horas, en promedio, no cambiaron.

Las empresas. En la encuesta del Foro Económico Mundial a más de 1.000 empresas de 55 economías, publicada en enero de 2025, el 85% de los empleadores dice que va a priorizar la capacitación de su personal y la mitad planea mover gente de puestos que se achican a puestos que crecen. Según esas empresas, si la fuerza de trabajo del mundo fueran 100 personas, 59 necesitarían capacitarse antes de 2030: 29 podrían hacerlo en su puesto actual, 19 serían recolocadas dentro de la misma empresa y 11 probablemente no la recibirían. Son planes declarados, no resultados.

Los gobiernos. Singapur es el caso más citado. Su sistema SkillsFuture da a cada ciudadano un crédito para cursos y, desde mayo de 2024, uno adicional para los mayores de 40. Según el Ministerio de Educación de Singapur, entre mayo de 2024 y abril de 2025 más de 36 mil ciudadanos usaron ese crédito adicional, y de los casi 4.300 desocupados que pasaron por su programa de reconversión de carrera entre junio de 2022 y diciembre de 2024, alrededor del 55% consiguió empleo dentro de los seis meses. Ese 55% no tiene grupo de comparación: no dice cuántos lo habrían conseguido sin el curso. Y del crédito para mayores de 40, el ministerio dice que va a seguir mirando los resultados de empleo, pero no publicó una evaluación.

Dinamarca tiene la evaluación más seria que encontramos, aunque es anterior a la IA generativa. El centro de investigación KORA (hoy VIVE) midió para el Ministerio de Educación, en 2017, qué les pasó a los que empezaron un curso de formación para adultos en 2011: los cursos vocacionales de su sistema público (AMU) mejoraron el sueldo y el empleo de los ocupados que los hicieron; los cursos de certificación y los básicos, no. La lección para el debate de la IA es incómoda: no cualquier curso sirve, y casi ningún programa nuevo pensado para la IA midió todavía si sirve.

Lo que todavía no se sabe

Para contestar si la IA ya afecta el empleo en la Argentina faltan tres cosas. Una encuesta pública y periódica sobre el uso de la IA en el trabajo, como la de Bick, Blandin y Deming en EE.UU. Un registro que siga a los trabajadores por ocupación mes a mes, como los que usan los estudios de Dinamarca, Noruega o Francia: el SIPA clasifica por sector, no por ocupación, y la Encuesta Permanente de Hogares es una muestra trimestral. Y un dato sobre por qué se pierde cada puesto, que hoy no existe en ningún registro del país. Hasta que eso exista, lo que se puede decir es dónde se perdió el empleo, no por qué.

Si el diagnóstico es "la IA nos está dejando sin trabajo", la respuesta que se busca es frenar la tecnología o prepararse para ella. Si el diagnóstico es "se cayó la industria y se frenó la obra", la discusión es otra: actividad, inversión, crédito. Los datos argentinos de hoy apuntan mucho más a lo segundo. Confundir una cosa con la otra lleva a buscar la solución en el lugar equivocado.

Eso no quiere decir que la IA no importe. En los países donde ya se usa mucho, el cambio llega primero a las tareas y a las contrataciones de los que recién empiezan. Lo que se aprende de afuera es que las empresas dicen que van a capacitar, pero solo algunos programas públicos midieron si los cursos sirven, y la evidencia dice que no cualquier curso sirve.