El 87% de las empresas dice que la IA no cambió cuánta gente emplea, aunque ya la usa el 78%, según una encuesta a casi 9.000 ejecutivos
El 78% de las empresas ya usa alguna inteligencia artificial, pero el 87% dice que no le cambió la cantidad de empleados en los últimos tres años. Así respondieron casi 9.000 ejecutivos de siete países, México entre ellos, encuestados a mediados de 2026 por economistas de Stanford, del ITAM y de los bancos centrales de seis países. Para los próximos tres años esperan, en promedio, 0,4% menos empleo y 1,7% más productividad. En la Argentina no hay una encuesta así a empresas: la de CEPE-Di Tella y Fundar a personas encontró que el 27,5% de los ocupados usa IA en el trabajo, y que la mayoría aprendió sola.
Según quienes deciden en las empresas, la inteligencia artificial, por ahora, no está dejando gente sin trabajo: la mayoría ya la usa, y la gran mayoría dice que no le cambió la cantidad de empleados. Es la conclusión de un trabajo de diecisiete economistas —entre ellos Nicholas Bloom y Steven Davis, de la Universidad de Stanford, José María Barrero, del ITAM de México, e investigadores del Banco de Inglaterra, la Reserva Federal de Atlanta, el Banco de Canadá, el Banco de México, el Bundesbank y el Banco de la Reserva de Sudáfrica—, que en octubre de 2026 publicaron la versión revisada de "Firm Data on AI" ("Datos de empresas sobre la IA"), el documento de trabajo 34836 de la Oficina Nacional de Investigación Económica de Estados Unidos (NBER).
El método es preguntar. Encuestaron a casi 9.000 directores generales, directores financieros y gerentes de empresas de Estados Unidos, Reino Unido, Alemania, Australia, Canadá, México y Sudáfrica, entre mayo y julio de 2026. Las encuestas las hacen los bancos centrales de cada país (en Australia, la Universidad Macquarie) a paneles de empresas que responden en forma periódica.
El 78% de las empresas usa alguna tecnología de inteligencia artificial, sobre todo IA generativa. Pero el 87% dice que la IA no le cambió la cantidad de empleados en los últimos tres años, y entre el resto las subas y las bajas casi se compensan: el efecto promedio es prácticamente cero. Usar la IA, hasta ahora, no fue lo mismo que achicar la plantilla.
Mirando adelante, los ejecutivos esperan que la IA les recorte el empleo 0,4% en promedio en los próximos tres años, y que la productividad —las ventas por empleado— suba 1,7%. Son expectativas, no resultados. Y en México, el único país latinoamericano de la muestra, esperan lo contrario en el empleo: una suba de 0,6%. Detrás de esos promedios hay diferencias entre países y entre empresas.
Usar no es reemplazar. En los siete países, la adopción va de 95% de las empresas en Estados Unidos a 56% en Sudáfrica; México está en 64%. En todos, la gran mayoría dice que la IA no movió su plantilla: desde 74% en Australia hasta 95% en Alemania, con México en 80%.
La mayoría ya usa IA, y casi ninguna cambió por eso su cantidad de empleados
Porcentaje de empresas que usan alguna IA y porcentaje que dice que la IA no cambió su cantidad de empleados en los últimos tres años.
La productividad, de a poco. Los mismos ejecutivos dicen que la IA les subió las ventas por empleado 0,5% en tres años: unas dos décimas por año. Es poco, y es el doble de lo que habían respondido seis meses antes.
Para los próximos tres años esperan bastante más, 1,7%, y una baja de empleo chica, de 0,4%. Las expectativas más negativas para el empleo están en Estados Unidos y el Reino Unido, con 1,3% menos en cada uno. Hacia adelante, entonces, esperan más productividad que pérdida de empleo.
Esperan más productividad que pérdida de empleo; en México, incluso más empleo
Efecto esperado de la IA en la cantidad de empleados y en las ventas por empleado de su empresa en los próximos tres años, en porcentaje. Estimación de los propios ejecutivos.
Lo que esconde el promedio. El dato más llamativo no es el promedio sino la dispersión: más del 40% de las empresas espera que la IA le cambie la plantilla en los próximos tres años, unas para arriba y otras para abajo. Los autores lo leen así: la IA puede dejar parecido el empleo total y, al mismo tiempo, mover mucha gente de unas empresas a otras.
Otro estudio, con otro método, en la misma dirección. En enero de 2026, economistas del Banco de Pagos Internacionales (BIS) y del Banco Europeo de Inversiones publicaron un documento de trabajo con más de 12.000 empresas de la Unión Europea, de 2019 a 2024. No le preguntan a nadie qué efecto cree que tuvo la IA: comparan las empresas que la adoptaron con las que no, usando como referencia lo que hicieron empresas parecidas de Estados Unidos. Encontraron que adoptar IA sube la productividad del trabajo alrededor de 4% y que no tiene un efecto que se distinga de cero sobre el empleo. Preguntar y medir dan, en el empleo total, un resultado parecido.
Y una advertencia. Que el total no se mueva no quiere decir que nadie pierda. La encuesta mira la cantidad de empleados de cada empresa, no quiénes son; los propios autores reconocen que no pueden ver, por ejemplo, si se contrata menos a los jóvenes y más a los mayores. Eso es justo lo que encontraron, con datos de sueldos de Estados Unidos, los economistas de Stanford que contamos el 11 de octubre: menos empleo para los de 22 a 25 años en los trabajos más expuestos.
¿Y en la Argentina? La Argentina no está en la encuesta, y no encontramos una encuesta oficial a empresas argentinas que pregunte por la IA. Lo más cercano es la Encuesta Nacional sobre Adopción de IA del CEPE de la Universidad Di Tella y de Fundar, que le preguntó a 1.589 personas entre agosto y septiembre de 2025. El 27,5% de los ocupados dijo que usa o está probando IA para trabajar; entre los asalariados registrados, el 31,2%.
Pero la foto es la inversa de la de la encuesta a ejecutivos: allá las empresas compran y despliegan la IA; acá, según esta encuesta, la traen los trabajadores. Entre los que la usan en el trabajo, solo el 16% dice que su organización tiene una estrategia oficial de IA, solo el 6,2% dice que su empresa paga la herramienta y solo el 13,7% recibió capacitación de su empleador. Los autores lo llaman una adopción "de abajo hacia arriba". Lo que la encuesta argentina no puede decir es qué hacen las empresas con su plantilla.
La rotación que ya existe. Si la IA, como esperan los ejecutivos, mueve gente entre empresas sin cambiar mucho el total, en la Argentina se va a sumar a una rotación que ya es grande. Según la Secretaría de Trabajo, en el primer trimestre de 2026 las empresas que crecieron o abrieron crearon 238.681 puestos de asalariados registrados del sector privado, y las que achicaron o cerraron destruyeron 272.686. La caída neta, 34.005 puestos (0,5%), es la diferencia entre dos números siete y ocho veces más grandes.
Cada trimestre se crean y se destruyen cerca de un cuarto de millón de puestos registrados
Creación bruta de empleo (empresas que crecen o abren) y destrucción bruta (empresas que achican o cierran), en miles de puestos, serie sin estacionalidad.
Ningún registro dice qué parte de esos movimientos tiene que ver con la IA; con lo que se sabe hoy, seguramente muy poca. Lo que el gráfico muestra es la escala: incluso en un trimestre de caída, por cada 100 puestos que se perdieron se crearon 88 en otras empresas.
△ La cocina del dato
Camino de verificación: hallazgo de un estudio, con las cinco condiciones de la sección (atribuido, leído en el original, con método y límites, con otro estudio al lado y con el dato argentino verificado). El 87% no es una estadística oficial ni un hecho del mundo: es lo que respondieron los ejecutivos encuestados, según el análisis de Yotzov, Barrero, Bloom, Davis y otros trece autores. Así lo presentamos.
1. El original. Leímos el documento completo del NBER (febrero de 2026, revisado en octubre de 2026), no notas de prensa. El 78% y la adopción por país están en la página 13 y la figura 4A; el 87% de "sin efecto" en el empleo de los últimos tres años, en la página 19 y la figura 8B (México, 80%); el efecto promedio pasado, prácticamente cero (+0,06%), en la figura 8A; el −0,4% esperado, el −1,3% de Estados Unidos y el Reino Unido y el +0,6% de México, en la página 19 y la figura 9A; el +0,5% de productividad de los últimos tres años y el +1,7% esperado (México +0,7% y +1,9%), en la página 21 y las figuras 10A y 11A. Los porcentajes de la figura 9B (57% espera "sin efecto") cierran con el −0,40% del promedio.
2. Qué midió. Encuestas a ejecutivos de empresas de siete países, hechas por la Reserva Federal de Atlanta, el Banco de Inglaterra, el Bundesbank, la Universidad Macquarie, el Banco de Canadá, el Banco de México y el Banco de la Reserva de Sudáfrica, con las mismas preguntas, entre mayo y julio de 2026 (en Alemania, la pregunta de empleo es de enero de 2026). Cada empresa elige entre cinco respuestas (mucho menos, algo menos, sin efecto, algo más, mucho más); para el promedio, los autores las convierten en −7,5%, −2,5%, 0, +2,5% y +7,5%. En México, la encuesta del Banco de México cubre solo establecimientos de más de 100 trabajadores (1.719 respuestas).
3. Sus límites. Es lo que creen los ejecutivos sobre su propia empresa, no una medición del empleo ni de las ventas: puede haber errores de percepción. Los autores muestran que estos paneles pronostican bien su empleo y sus ventas a un año, y que quienes esperan efectos grandes de la IA no son, en general, más optimistas o pesimistas sobre todo lo demás (páginas 12 y 20). Pero la medición es sensible: en la primera versión, Estados Unidos daba 78% de adopción y ahora 95%, porque las empresas que no contestaron dejaron de contarse como no usuarias (nota 13); y los directores generales y financieros reportan entre 4 y 7 puntos más de adopción que otros encuestados (página 15). No ve a los trabajadores por edad ni por tarea (página 23), no cuenta las empresas que todavía no existen y las expectativas a tres años son proyecciones: las presentamos como estimación. Es un documento de trabajo sin referato.
4. El otro estudio. Aldasoro, Gambacorta, Pal, Revoltella, Weiss y Wolski, "AI adoption, productivity and employment: evidence from European firms", BIS, documento de trabajo 1325, enero de 2026. Lo leímos en el original: encuesta del Banco Europeo de Inversiones a unas 12.000 empresas de la Unión Europea y 800 de Estados Unidos, unida a sus balances, 2019 a 2024. Productividad +4,1% (cuadro 2, columna 4, página 16) y efecto sobre el empleo de −1,2% con un error de 1,0, que no se distingue de cero (cuadro 3, columna 4, página 17). Mide otra cosa con otro método —compara empresas reales en lugar de preguntar— y llega a la misma dirección. Lo matiza el estudio de Stanford sobre los jóvenes, que ya publicamos.
5. Los datos argentinos. (a) La encuesta de CEPE-Di Tella y Fundar es un estudio, no una estadística oficial, y la tratamos como tal: panel en línea de la empresa Netquest, 1.589 casos con cuotas por género, educación, edad, nivel socioeconómico y región, agosto-septiembre de 2025 (página 5 del informe). El 27,5% y el 31,2% están en las páginas 18 y 21; el 6,2%, en la 24; el 16% y el "de abajo hacia arriba", en las 27 y 28; el 13,7%, en la 28. Un panel en línea no es una muestra al azar y deja afuera a quien no usa internet. (b) La creación y destrucción de empleo: estadística oficial recalculada, con contraste independiente. Documento: informe de flujos de empleo al primer trimestre de 2026, tabla 1: 238.681 creados (3,6%), 272.686 destruidos (4,1%), −34.005 (−0,5%) sobre 6.613.690 puestos. Recálculo: desde la planilla (tabla 2), aperturas 41.567 + continuadoras 197.114 = 238.681; continuadoras 230.305 + cierres 42.381 = 272.686; la diferencia y los porcentajes dan igual (3,61%, 4,12%, −0,51%). Contraste: la Superintendencia de Riesgos del Trabajo (cuadro 2.1, trabajadores cubiertos en unidades productivas sin la administración pública) da, en el promedio de enero a marzo de 2026, 2,1% menos que un año antes; la serie original del SIPA (tabla 1 de la planilla) da 1,7% menos en el mismo período. Misma dirección y orden; la SRT incluye, por ejemplo, docentes y médicos estatales que no están en el empleo privado.
Qué no afirmamos. Que la IA no vaya a destruir empleo: los ejecutivos hablan de su empresa y de tres años, y la tecnología cambia rápido. Que en la Argentina pase lo mismo que en estos siete países: no hay datos de empresas argentinas. Ni que la caída del empleo registrado argentino tenga que ver con la IA: ningún registro lo indica.
Los estudios que repasamos en las últimas semanas miraban el empleo desde afuera: registros de sueldos y aportes o avisos de empleo. Este le pregunta a quien decide a quién se contrata, y la respuesta coincide: por ahora, la IA se usa mucho más de lo que reemplaza. Lo que agrega es una advertencia sobre el futuro: aunque el total no cambie, más de cuatro de cada diez empresas esperan que la IA le cambie la plantilla, y eso es gente que entra y sale.
Para la Argentina deja una pregunta abierta. Si acá la IA entra por los trabajadores y no por las empresas, las ganancias de productividad pueden tardar más en notarse en los balances, pero también los recortes. Y no hay ningún relevamiento oficial que permita seguirlo.
△ ¿Cómo te afecta?
Si sos asalariado y usás IA en el trabajo, estás entre los casi tres de cada diez ocupados que lo hacen según la encuesta de CEPE-Di Tella y Fundar, y probablemente aprendiste solo: el 85,6% de los que la usan para trabajar no recibió ninguna capacitación. Los ejecutivos de afuera esperan que la IA mueva gente entre empresas más que achicar el total: saber usarla es parte de cómo se compite en esa rotación.
Si tenés una empresa, la encuesta encontró que las firmas más grandes, más productivas y que pagan mejores sueldos son las que más adoptan, y el estudio europeo, que las ganancias se concentran en las medianas y grandes. Por ahora, la mayoría de las que la usan dice que no le cambió la cantidad de empleados.
Cuánto gastan las empresas en IA +
En Estados Unidos y el Reino Unido, la encuesta preguntó también cuánto gastan en IA (programas, suscripciones, equipos, capacitación y personal de sistemas). Las empresas estadounidenses gastaron unos US$1.363 por empleado en 2025 y esperan gastar US$2.043 en 2026 (página 16). El gasto está muy concentrado: el 1,8% de las empresas de Estados Unidos y el 1,3% de las del Reino Unido explican la mitad de todo el gasto en IA de 2026 (página 17).
Cuánto la usan los propios jefes +
Los ejecutivos encuestados usan IA unas 2,1 horas por semana en promedio, contra 1,5 a principios de 2026; en México, 1,7 horas (páginas 17 y 18). Los que más la usan esperan, a la vez, más productividad y más baja de empleo en su empresa: el efecto esperado sobre el empleo va de −0,7% entre los que no la usan a −2,2% entre los que la usan más de cinco horas por semana (nota 22, página 20).