La hélice de doble filo: IBM, IA y el futuro cambiante del trabajo

I. Resumen ejecutivo

International Business Machines Corp. (IBM), un titán heredado de la industria tecnológica, se encuentra a la vanguardia de una transformación de la fuerza laboral global impulsada por inteligencia artificial (IA). Declaraciones recientes del director ejecutivo de IBM, Arvind Krishna, que indican que la IA ha reemplazado cientos de puestos dentro de la empresa, creando simultáneamente nuevos puestos en programación, ventas y pensamiento crítico, resumen la doble naturaleza del impacto de la IA en el empleo.¹ Este informe proporciona un análisis en profundidad de la reestructuración laboral impulsada por IA de IBM, sus imperativos estratégicos para el desarrollo del talento y las implicaciones más amplias para el mercado laboral.

El enfoque de IBM, en particular su énfasis en la reinversión que conduce a un aumento neto del empleo general, posiciona a la empresa como un caso de estudio importante sobre cómo las corporaciones establecidas están navegando por la revolución de la IA.² La automatización de tareas rutinarias, especialmente en recursos humanos, a través de agentes de IA como “AskHR” ³Ha liberado recursos para invertir en puestos que exigen habilidades técnicas y cognitivas avanzadas. Sin embargo, esta narrativa optimista de transformación y crecimiento debe contextualizarse en un panorama de inquietudes más amplias respecto a la brecha de habilidades, la distribución equitativa de los beneficios de la IA y las consecuencias sociales a largo plazo de la automatización.

La empresa ha articulado una estrategia integral para capacitar y mejorar las habilidades de su fuerza laboral, reconociendo que una parte significativa de sus empleados requerirá nuevas competencias para prosperar en un entorno centrado en la IA.⁴ Este compromiso es crucial a medida que se intensifica la demanda de habilidades técnicas específicas de IA, combinadas con pensamiento crítico y capacidades de comunicación.

A nivel mundial, la IA está transformando los mercados laborales; las proyecciones de organizaciones como el Foro Económico Mundial y el McKinsey Global Institute pronostican un desplazamiento sustancial de puestos de trabajo junto con la creación de roles completamente nuevos y un cambio fundamental en las habilidades requeridas.⁶ Si bien la IA promete importantes mejoras de productividad, su impacto en la polarización salarial y la desigualdad del ingreso sigue siendo una preocupación crítica.

Las consideraciones éticas, como el sesgo algorítmico, la privacidad de los datos y la transparencia, son fundamentales en esta transición. IBM ha establecido principios éticos y estructuras de gobernanza para la IA. ⁸Sin embargo, la implementación práctica y la confianza pública siguen siendo desafíos constantes. En comparación, si bien muchos gigantes tecnológicos también están invirtiendo fuertemente en IA y reestructurando sus plantillas, la narrativa de IBM sobre el crecimiento neto del empleo mediante la reinversión presenta un enfoque algo diferente al de las empresas que han hecho un mayor énfasis en la sustitución directa de puestos de trabajo.

Las repercusiones económicas a largo plazo de los cambios laborales impulsados por la IA son profundas, y podrían conducir a un aumento de la productividad, pero también conllevan el riesgo de mayores disparidades económicas si no se gestionan de forma proactiva. Este informe examina estas dinámicas multifacéticas, ofreciendo una perspectiva estratégica y recomendaciones para empresas, legisladores y personas que se enfrentan a las complejidades de un mundo transformado por la IA.

II. El imperativo de la IA: la transformación de la fuerza laboral de IBM en contexto

A. La naturaleza dual de la IA en la fuerza laboral

Los rápidos avances en inteligencia artificial están impulsando profundos cambios en el panorama laboral global. Los roles tradicionales se están redefiniendo, reorganizando o, en algunos casos, quedando obsoletos a medida que las empresas integran cada vez más la IA para mejorar la eficiencia y la innovación.¹ Esta evolución tecnológica presenta un doble impacto: si bien la automatización impulsada por la IA puede provocar la sustitución de puestos de trabajo, en particular aquellos que implican tareas repetitivas o rutinarias, al mismo tiempo actúa como catalizador para la creación de nuevos puestos y la transformación de los existentes. El diálogo en torno a la IA y la sustitución de puestos de trabajo es inherentemente complejo, marcado por la eliminación simultánea de ciertas categorías laborales y la aparición de una demanda de nuevas competencias, a menudo más avanzadas, sobre todo en campos técnicos y analíticos.¹ Esta dinámica requiere una comprensión matizada de la IA no sólo como un destructor de empleos, sino como una fuerza que está transformando la naturaleza misma del trabajo.

B. La postura del CEO de IBM, Arvind Krishna, sobre la IA y el empleo

En este contexto de cambio transformador, Arvind Krishna, CEO de IBM, ha articulado una visión específica sobre el rol de la IA en su empresa. Sus declaraciones públicas han destacado constantemente el doble impacto de la IA en el panorama laboral de IBM: la tecnología ha sido fundamental para reemplazar ciertas funciones laborales y, al mismo tiempo, ha allanado el camino para nuevas oportunidades, especialmente en áreas de alta demanda como la programación y las ventas.¹ Krishna ha enfatizado que las eficiencias obtenidas mediante la IA no solo conducen a la reducción de costos, sino que también permiten a IBM reinvertir en áreas estratégicas de crecimiento. Esta reinversión, a su vez, impulsa la creación de roles que exigen pensamiento crítico e interacción humana sofisticada, distintos del trabajo rutinario que la IA puede gestionar cada vez más.²

Un principio central del mensaje de Krishna, a menudo expresado en foros importantes como la conferencia anual Think de IBM ⁹, es que a pesar de los reemplazos de puestos de trabajo impulsados por inteligencia artificial, el empleo general de IBM en realidad ha aumentado.² Esta afirmación de crecimiento neto del empleo posiciona a la IA como un factor que facilita la expansión y la reorientación estratégica, en lugar de un presagio de reducción de la plantilla. Este mensaje constante sobre la reinversión y el crecimiento general del empleo parece ser un esfuerzo deliberado de comunicación estratégica. Este enfoque probablemente busca presentar a IBM como líder en la adopción responsable de la IA, mitigando así el temor generalizado al desempleo inducido por la IA. Además, sirve para atraer talento a los nuevos puestos centrados en la IA que la compañía está desarrollando, presentando un panorama de transformación y oportunidad, no solo de deserción.

La postura pública adoptada por un gigante tecnológico tradicional como IBM tiene un peso significativo y puede influir en cómo otras grandes empresas abordan y comunican sus propias estrategias para la fuerza laboral con IA. Si una empresa del prestigio y la trayectoria de IBM logra articular un resultado neto positivo en empleo gracias a la integración de la IA, ofrece una contraargumentación convincente frente a las previsiones más pesimistas. Esto podría animar a otras organizaciones a adoptar estrategias similares centradas en la capacitación, el reciclaje profesional y la creación de nuevos puestos de valor añadido, moldeando así el discurso público y político más amplio en torno a la IA y el futuro del trabajo.

III. Análisis de la reestructuración laboral impulsada por IA de IBM

La estrategia de IBM de integrar IA en sus operaciones ha provocado cambios tangibles en la composición de su fuerza laboral, caracterizados por la automatización de ciertas funciones y la creación simultánea de demanda en otras.

A. Automatización en acción: el caso de Recursos Humanos

Un ejemplo destacado de sustitución de puestos de trabajo impulsada por IA en IBM se ha producido en su departamento de recursos humanos. El director ejecutivo, Arvind Krishna, confirmó que la IA se ha utilizado para asumir el trabajo de cientos de empleados de RR. HH.³ Esta automatización se basa principalmente en agentes de IA, como la herramienta "AskHR" de IBM. Se informa que este agente en particular automatiza un número significativo de tareas rutinarias de RR. HH., incluyendo la gestión de consultas de empleados sobre nóminas y solicitudes de vacaciones.³ El impacto de la IA se extiende más allá de RR.HH., ya que otra herramienta interna, el agente “AskIT”, habría reducido las llamadas de soporte de TI en 70%, lo que indica una implementación más amplia de IA para mejorar la eficiencia interna en toda la empresa.³

Si bien la sustitución de cientos de puestos es un avance notable, también es importante considerar esta cifra en el contexto de la plantilla total de IBM. Para una empresa con aproximadamente 290.000 empleados a principios de 2025, la sustitución de, por ejemplo, 200 trabajadores representa una fracción muy pequeña —alrededor de 0,071 TP3T— de su plantilla global.⁹ Esta escala relativamente modesta en el plazo inmediato invita a debatir el impacto actual y el potencial a largo plazo de estas iniciativas de automatización impulsadas por IA.

B. Surgimiento de nuevos roles: programación, ventas y pensamiento crítico

Simultáneamente con estos reemplazos impulsados por la IA, IBM ha estado contratando activamente para nuevos puestos, especialmente en áreas sinérgicas con su enfoque en IA. Estos incluyen puestos para programadores, vendedores, ingenieros de software y profesionales del marketing.¹ Una característica clave de estos roles emergentes, como lo enfatiza el liderazgo de IBM, es el requisito de “pensamiento crítico” e interacción humana sofisticada: habilidades que diferencian las capacidades humanas del “trabajo rutinario” manejado cada vez más por la IA.² Estos nuevos puestos están diseñados para aprovechar el poder de la IA y al mismo tiempo capitalizar las fortalezas exclusivamente humanas.

Surge un patrón interesante en la comunicación en torno a estos cambios en la fuerza laboral. Si bien el número de puestos de trabajo reemplazados, especialmente en RR. HH., se presenta con una cifra tangible, aunque aproximada («cientos»), el número de nuevos empleos de programación, ventas o pensamiento crítico creados suele describirse cualitativamente; son comunes términos como «más inversión», «nuevas oportunidades» o la intención de «contratar más programadores y vendedores».¹ No se han revelado de forma consistente datos cuantitativos específicos sobre el número de puestos de nuevo creación.¹ Esta asimetría en el detalle de los informes (información específica sobre recortes frente a declaraciones más generales sobre la creación de puestos) podría reflejar las primeras etapas del desarrollo de estos nuevos puestos, o bien podría ser una decisión estratégica en la forma en que IBM enmarca la evolución de su fuerza laboral. El énfasis se mantiene en el resultado neto positivo, aunque los datos granulares sobre la creación de nuevos empleos sean menos precisos.

C. La ecuación del empleo neto en IBM

A pesar de los reemplazos de puestos de trabajo selectivos, el director ejecutivo Arvind Krishna ha mantenido constantemente que las cifras generales de empleo de IBM en realidad han aumentado.² La justificación es que las ganancias de productividad logradas mediante la implementación de IA han liberado capital, que luego se reinvierte en otras áreas estratégicas del negocio, lo que genera nuevas contrataciones y un impacto neto positivo en la plantilla.² Sin embargo, IBM no ha revelado públicamente el período de tiempo específico durante el cual ocurrieron estos despidos de RRHH y las posteriores contrataciones en otros departamentos.³

Esta reciente narrativa de crecimiento neto del empleo mediante IA contrasta ligeramente con declaraciones anteriores de la empresa. En mayo de 2023, IBM anunció la previsión de pausar la contratación de aproximadamente 7.800 puestos administrativos —que representan aproximadamente el 30% de sus puestos no relacionados con el cliente— que, según creía, podrían ser reemplazados por IA y automatización en los próximos cinco años.¹³ Esta proyección previa de una importante desaceleración o congelación de la contratación proporciona un contexto importante para los anuncios más recientes que enfatizan el crecimiento neto. El cambio en el mensaje y los resultados sugiere una posible evolución en la estrategia de IBM para la fuerza laboral con IA. Podría indicar que la cautela inicial y los planes de deserción han dado paso a un modelo más proactivo de reinversión y expansión a medida que la compañía adquiere más experiencia con las capacidades de la IA y se hace más evidente su potencial para generar nuevas oportunidades de negocio. La "pausa" inicial podría haber sido una medida preliminar y cautelosa, ahora sustituida por un enfoque más dinámico que considera la IA no solo como una herramienta para la eficiencia, sino como un motor para nuevas formas de crecimiento y, en consecuencia, nuevos tipos de empleo.

El cambio explícito de enfoque del “trabajo rutinario” a roles que exigen “pensamiento crítico” y compromiso directo “de cara al ser humano”. ² Esto también indica una revalorización fundamental de las habilidades dentro de IBM y, por extensión, potencialmente dentro de la economía tecnológica en general. Las habilidades que actualmente son difíciles de replicar para la IA, como la resolución de problemas complejos, la comunicación interpersonal con matices, la previsión estratégica y el juicio ético, son cada vez más valoradas. Es probable que esta tendencia genere una mayor prima de mercado para las personas que poseen estas habilidades cognitivas y socioemocionales avanzadas.

La siguiente tabla resume los aspectos clave de los ajustes de la fuerza laboral impulsados por IA informados por IBM según los anuncios de mayo de 2025:

Tabla 1: Resumen de los ajustes de la fuerza laboral impulsados por IA informados por IBM (anuncios de mayo de 2025)

Área de impacto	Naturaleza del cambio	Cifras/estimaciones reportadas	Habilidades clave/Enfoque	Fuente(s) primaria(s)
Recursos humanos	Roles reemplazados por IA	Cientos de funciones de RR. HH.; el agente AskHR de IBM automatiza 94% de tareas rutinarias de RR. HH. (por ejemplo, declaraciones de pago, solicitudes de vacaciones)	Tareas rutinarias de RRHH, procesamiento de datos	3
Soporte de TI	Tareas automatizadas por IA	El agente de “AskIT” redujo las llamadas de soporte de TI en 70%	Tareas rutinarias de soporte de TI	3
Programación	Nuevos roles creados	No revelado (parte del empleo neto positivo general)	Programación de IA, desarrollo de software, habilidades técnicas de IA	1
Ventas	Nuevos roles creados	No revelado (parte del empleo neto positivo general)	Competencia en ventas de productos de IA, interacción humana y pensamiento crítico.	1
Ingeniería de software	Nuevos roles creados	No revelado (parte del empleo neto positivo general)	Desarrollo de software, integración de IA	3
Marketing	Nuevos roles creados	No revelado (parte del empleo neto positivo general)	Marketing de soluciones de IA, pensamiento crítico	3
Empleo general	Aumento neto	“El empleo total en realidad ha aumentado”	Cambio hacia el pensamiento crítico, roles de cara al ser humano versus trabajo de procesos rutinarios	2
Back-Office (General)	Pausa planificada de contratación (anuncio de mayo de 2023)	~7.800 roles (30% de los cuales no están orientados al cliente) potencialmente reemplazables por IA en 5 años	Funciones rutinarias de back-office	13

IV. Imperativos estratégicos: el enfoque de IBM para la capacitación y el talento futuro

El impacto transformador de la IA en la fuerza laboral de IBM viene acompañado del imperativo estratégico de cultivar una reserva de talento con las habilidades necesarias para un futuro impulsado por la IA. La dirección de la compañía ha reconocido explícitamente que las habilidades son la moneda de cambio del siglo XXI, lo que exige iniciativas de reciclaje profesional rápidas y a gran escala para adaptarse al cambiante panorama tecnológico.⁴

A. Compromiso con el desarrollo de la fuerza laboral

El compromiso de IBM con el desarrollo de su fuerza laboral se ve subrayado por estimaciones internas que sugieren que aproximadamente el 401% de su fuerza laboral necesitará volver a capacitarse durante los próximos tres años para alinearse con las demandas de la IA y las tecnologías relacionadas.⁵ El objetivo principal de estas iniciativas de capacitación y reciclaje de habilidades es minimizar las brechas de habilidades, preparando a los empleados para cambios sustanciales en sus roles laborales actuales o para transiciones a funciones completamente nuevas dentro de la empresa.⁵ Este enfoque proactivo para la transformación del talento no es solo un beneficio para los empleados, sino un factor estratégico clave para la transformación empresarial más amplia de IBM. Al priorizar el desarrollo del talento interno, IBM busca retener el valioso conocimiento institucional y, al mismo tiempo, adaptar su plantilla a los nuevos paradigmas tecnológicos. Esta estrategia también puede reducir la excesiva dependencia del mercado externo para adquirir todas las habilidades emergentes, lo cual puede resultar costoso y competitivo.

B. Iniciativas clave de reciclaje y mejora de las competencias

Para facilitar esta transformación a gran escala, IBM ha implementado varias iniciativas y plataformas clave:

• Academia de habilidades de IA: Este programa brinda a los empleados acceso a una extensa biblioteca de más de 10,000 recursos de aprendizaje. El plan de estudios se centra en habilidades emergentes y de alta demanda, como inteligencia artificial, computación en la nube y tecnología blockchain, con contenido adaptado según un análisis continuo de las demandas específicas de cada puesto dentro de la empresa.⁴
• Tu aprendizaje: "Your Learning", una sofisticada plataforma de aprendizaje digital, ofrece recomendaciones de cursos personalizados para los empleados. Estas recomendaciones se basan en las aspiraciones profesionales individuales, los perfiles de habilidades existentes y las necesidades reales de los proyectos actuales, garantizando así que el aprendizaje sea relevante y oportuno.⁴
• Perfil de habilidades impulsado por IA: IBM utiliza IA para crear perfiles completos de habilidades para sus empleados. Esta herramienta no solo ofrece una visión clara de la experiencia actual de cada empleado, sino que también recomienda proactivamente nuevas habilidades que deberían adquirirse, alineándose con las demandas del proyecto y las tendencias generales del mercado.⁴
• Plataforma de coaching profesional: Esta plataforma basada en IA desempeña un papel crucial en la movilidad interna, ya que vincula las vacantes disponibles en IBM con los perfiles de los empleados y sus aspiraciones profesionales. Ofrece recomendaciones personalizadas para guiar a los empleados hacia nuevas oportunidades y trayectorias de crecimiento profesional.⁴

Estas iniciativas se basan en una estrategia más amplia de desarrollo de habilidades en IA que pone énfasis en la creación de un marco duradero para el aprendizaje, la comunicación clara con los empleados sobre el impacto de la IA y el apoyo disponible y la realización de inversiones sostenidas en recursos de aprendizaje y desarrollo.⁵ La existencia misma y la escala de estas infraestructuras internas de capacitación indican que IBM considera la adaptación de la fuerza laboral como un imperativo continuo y estratégico.

La siguiente tabla detalla algunas de las principales iniciativas de capacitación en inteligencia artificial de IBM y las habilidades que pretenden cultivar:

Tabla 2: Iniciativas clave de IBM para el desarrollo de nuevas habilidades en IA y habilidades específicas

Nombre de la iniciativa/plataforma	Descripción/Propósito	Tecnologías clave/habilidades cubiertas	Objetivo/beneficio declarado	Fuente(s) primaria(s)
Academia de habilidades de IA	Acceso a más de 10.000 recursos de aprendizaje en tecnologías emergentes	IA, computación en la nube, blockchain, IA generativa, ciencia de datos	Capacitar a los empleados a gran escala según el análisis de la demanda de roles	4
Tu aprendizaje	Plataforma digital que ofrece cursos personalizados	Adaptado a objetivos profesionales, perfil de habilidades y necesidades del proyecto en tiempo real.	Alinear el aprendizaje con las necesidades individuales y del proyecto para un desarrollo continuo	4
Perfil de habilidades impulsado por IA	Visión integral de la experiencia de los empleados y nuevas habilidades recomendadas	Análisis de la brecha de habilidades, alineación con las tendencias del mercado	Orientar a los empleados en la adquisición de habilidades a prueba de futuro según las demandas	4
Plataforma de coaching profesional	Vincula las ofertas de empleo con los perfiles y aspiraciones de los empleados	Recomendaciones personalizadas de trayectoria profesional	Facilitar la movilidad interna y el crecimiento profesional	4
Estrategia general de mejora de las habilidades en IA	Centrarse en la alfabetización en IA, la estrategia duradera, la comunicación clara y la inversión en L&D	IA generativa (watsonx™, ChatGPT), aprendizaje automático, visión artificial, PNL, RPA, pensamiento crítico, comunicación, resolución de problemas	Minimizar las brechas de habilidades, prepararse para los cambios en los roles laborales y capacitar a los empleados para usar IA	5

C. Habilidades esenciales para la era de la IA en IBM

Las habilidades que IBM cultiva y busca para sus puestos centrados en IA reflejan una combinación de profundos conocimientos técnicos y sólidas habilidades interpersonales o cognitivas. Esta definición holística de habilidades sugiere que los futuros empleos relacionados con la IA, incluso aquellos con un alto componente técnico, exigirán más que solo dominio de la codificación o los algoritmos. Requerirán personas capaces de conectar las capacidades técnicas con el valor de negocio, y que puedan colaborar eficazmente en entornos de equipo complejos, a menudo multifuncionales.

Habilidades técnicas:

Los esfuerzos de reclutamiento y capacitación de IBM resaltan la importancia de la competencia en varios lenguajes de programación como Python, R y Java.15 La experiencia en los principales marcos de IA como TensorFlow, PyTorch, Keras y Hugging Face también es crucial.15 Una sólida comprensión de los modelos de lenguaje grande (LLM) y otros modelos de IA fundamentales es cada vez más esencial,15 complementada con habilidades en bibliotecas de ciencia de datos como SciKit Learn, Pandas y Matplotlib.15 Además, la familiaridad con una variedad de herramientas de IA generativa (por ejemplo, watsonx™ de IBM, ChatGPT de OpenAI), junto con conceptos centrales de IA como aprendizaje automático, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural (PLN) y automatización de procesos robóticos (RPA), forma la base del conjunto de habilidades técnicas que IBM está fomentando.5

Habilidades blandas/cognitivas:

Se hace igualmente hincapié en las habilidades no técnicas. El pensamiento crítico y la capacidad de resolución de problemas complejos son fundamentales, especialmente para los puestos de "pensamiento crítico" que IBM pretende ampliar.² Excelentes habilidades de comunicación, que abarcan las dimensiones verbal, escrita e interpersonal, se enumeran constantemente como requisitos, lo que destaca la necesidad de que los profesionales de IA sean atractivos, convincentes e influyentes.¹⁵ Una sólida capacidad de colaboración y gestión de proyectos también es vital para trabajar eficazmente en equipos multifuncionales y ofrecer soluciones de IA.¹⁵ Atributos personales como la iniciativa propia, la motivación intrínseca, la curiosidad y una mentalidad de crecimiento son muy valorados.¹⁵ Habilidades cognitivas más amplias, como la creatividad y la inteligencia emocional, también se reconocen como cada vez más importantes en una fuerza laboral potenciada por la IA.¹⁷

D. Adquisición de talento para nuevos roles centrados en IA

Las estrategias de adquisición de talento de IBM reflejan esta demanda de un conjunto de habilidades híbridas. Por ejemplo, ofertas de empleo como el "Programa de Ventas 2025 para Ingenieros de IA" buscan explícitamente candidatos que no solo posean conocimientos de marcos de IA, sino que también demuestren sólidas habilidades de comunicación y motivación para la interacción con el cliente y los objetivos de ventas.¹⁵ La empresa generalmente busca candidatos con títulos en campos como Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Matemáticas, Estadística o Ingeniería.¹⁵ Esta articulación proactiva de una estrategia integral de capacitación para una parte sustancial de su fuerza laboral, sumada a plataformas de aprendizaje consolidadas, posiciona a IBM como una empresa con visión de futuro en la gestión del impacto de la IA en el mercado laboral, en lugar de simplemente reaccionar a los cambios conforme ocurren. Este enfoque parece más sostenible y centrado en el empleado en comparación con estrategias que priorizan los despidos antes de considerar la capacitación como medida posterior.

V. El panorama más amplio: la transformación del mercado laboral mundial a través de la IA

La transformación de la fuerza laboral de IBM no ocurre de forma aislada, sino que forma parte de una reestructuración global mucho mayor de los mercados laborales, impulsada por las crecientes capacidades de la inteligencia artificial. Comprender este contexto más amplio es esencial para apreciar la importancia de la estrategia de IBM y los desafíos y oportunidades que se avecinan para los trabajadores, las empresas y los responsables políticos de todo el mundo.

A. Perspectivas macro sobre la IA y el empleo

Varias organizaciones globales líderes han realizado investigaciones exhaustivas sobre el impacto potencial de la IA en el empleo, las habilidades y las estructuras económicas. Sus hallazgos, si bien varían en cifras específicas, en conjunto pintan un panorama de cambios profundos y rápidos.

Perspectivas del Foro Económico Mundial (FEM):

Los informes "El futuro del empleo" del Foro Económico Mundial (WEF) destacan constantemente la IA como un impulsor principal de la transformación del mercado laboral. El informe de 2025 pronostica que la IA y las tecnologías de procesamiento de información relacionadas desencadenarán uno de los cambios laborales más significativos desde la revolución industrial. Anticipa la creación de aproximadamente 170 millones de nuevos puestos de trabajo a nivel mundial para 2030, al tiempo que se eliminan simultáneamente alrededor de 92 millones de empleos existentes.6 El WEF espera que 86% de las empresas se transformen fundamentalmente mediante estas tecnologías dentro del mismo período de tiempo.6 Una consecuencia crítica de este cambio es la obsolescencia de las habilidades, con un estimado de 39% de los conjuntos de habilidades existentes que podrían quedar obsoletos para 2030. En respuesta, una gran mayoría (85%) de los empleadores a nivel mundial planea priorizar la mejora y el reciclaje de las habilidades de su fuerza laboral actual.6 Las habilidades que se proyecta que tendrán mayor demanda incluyen el análisis de datos impulsado por IA, la creación de redes y ciberseguridad, y alfabetización tecnológica general.18

Análisis del McKinsey Global Institute:

La investigación de McKinsey ofrece proyecciones igualmente crudas. Solo en Estados Unidos, se anticipa que la IA contribuirá a aproximadamente 12 millones de transiciones ocupacionales para 2030.7 Si bien se espera que sectores como la atención médica y STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) experimenten un crecimiento laboral, se predice una automatización significativa en roles con muchas tareas repetitivas, particularmente en soporte administrativo, servicio al cliente y ventas, servicio de alimentos y producción/fabricación.7 Económicamente, se estima que la IA generativa por sí sola tiene el potencial de agregar entre $2.6 billones y $4.4 billones anualmente a la economía global y podría automatizar tareas que actualmente absorben entre 60% y 70% del tiempo de los empleados.21 Un aspecto preocupante de los hallazgos de McKinsey es el impacto desproporcionado en los trabajadores con salarios más bajos, que se proyecta que tienen hasta 14 veces más probabilidades de necesitar cambiar de ocupación en comparación con los que más ganan, principalmente debido al alto potencial de automatización de las tareas que prevalecen en los trabajos con salarios más bajos.20

Resultados del Índice de IA de Stanford:

El Índice de IA de Stanford proporciona un seguimiento continuo del desarrollo y la implementación de la IA. Su informe de 2024 observó una tendencia matizada en las ofertas de empleo relacionadas con la IA en EE. UU., que disminuyeron de 2,01 TP3T de todas las ofertas de empleo en 2022 a 1,61 TP3T en 2023. Esta disminución se atribuyó a un menor número de ofertas de empresas líderes en IA y a una menor proporción de puestos explícitamente "tecnológicos" dentro de estas empresas.²² Sin embargo, esto ocurrió junto con un aumento significativo de 40,61 TP3T en el número de empresas de IA recién financiadas en 2023, lo que sugiere un dinamismo continuo y una actividad emprendedora en el sector de la IA.²² A nivel mundial, el sector público percepción refleja tanto anticipación como ansiedad: el 60% de las personas espera que la IA cambie la forma en que realizan sus trabajos en los próximos cinco años, mientras que el 36% expresa temor de que la IA reemplace sus trabajos por completo.23 En una nota más positiva, los estudios indican que la IA puede hacer que los trabajadores sean más productivos y conducir a un trabajo de mayor calidad, lo que potencialmente ayuda a cerrar las brechas de habilidades existentes.22

Esta yuxtaposición de datos —proyecciones a largo plazo de creación y transformación neta masiva de empleos del Foro Económico Mundial y McKinsey frente al informe del Índice de IA de Stanford sobre una reciente disminución en las ofertas de empleo específicas de "IA" en EE. UU.— sugiere una dinámica compleja y en evolución. Podría indicar correcciones del mercado a corto plazo o una maduración del mercado laboral de IA, donde las habilidades se están especializando e integrando en diversos roles, en lugar de concentrarse en puestos genéricos de "especialistas en IA". El auge de startups de IA recién financiadas complica aún más cualquier narrativa simplista, lo que indica una sólida innovación subyacente y un potencial de crecimiento futuro.

La siguiente tabla ofrece una descripción comparativa de los pronósticos clave sobre el impacto a largo plazo de la IA en el trabajo de estas importantes organizaciones:

Tabla 4: Principales pronósticos sobre el impacto a largo plazo de la IA en el mercado laboral

Organización/Estudio informante	Proyección clave	Sectores primarios/grupos de trabajadores más afectados	Advertencias y matices clave	Fuente(s) primaria(s)
Informe sobre el futuro del empleo 2025 del Foro Económico Mundial	170 millones de nuevos empleos a nivel mundial para 2030, 92 millones de empleos desplazados; 861 TP3T de empresas transformadas por tecnología de IA/procesamiento de información para 2030; 391 TP3T de habilidades obsoletas para 2030.	Crecimiento en tecnología, transición ecológica, atención directa (agricultura, construcción), cuidados (enfermería). Habilidades de mayor crecimiento: análisis de datos con IA, ciberseguridad.	El ritmo de adopción varía según la industria/región; 85% empleadores deben mejorar sus habilidades.	6
McKinsey Global Institute (varios informes)	~12 millones de transiciones ocupacionales en EE. UU. para 2030; GenAI podría agregar entre $2,6 y $4,4T anualmente a la economía global; automatizar entre 60 y 70% del tiempo de los empleados.	Crecimiento en salud, ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). Automatización en administración, atención al cliente, servicios de alimentación y producción. Los trabajadores con salarios más bajos tienen entre 10 y 14 veces más probabilidades de transición.	Posibles aumentos significativos de la productividad (entre 0,5 y 3,4 puntos porcentuales anuales); se requiere una importante capacitación; potencial para ampliar la desigualdad si no se gestionan las transiciones hacia salarios más bajos.	7
Índice de IA de Stanford (informes 2024/2025)	Las ofertas de empleo en IA en EE. UU. disminuyeron (de 2,0% a 1,6% en 2023); las empresas de IA recién financiadas aumentaron un 40,6% (2023). El 60% a nivel mundial espera que la IA cambie de trabajo; el 36% teme un reemplazo.	Disminución de las ofertas genéricas de IA en empresas líderes. La IA aumenta la productividad de los trabajadores y puede reducir la brecha de habilidades.	Tendencias de publicación a corto plazo vs. potencial a largo plazo; la adopción de IA en las funciones empresariales está en aumento (55% utiliza IA en al menos una unidad). El optimismo sobre la IA varía según la región; el escepticismo sobre la conducta ética de las empresas de IA está en aumento.	22
Investigación del FMI	La IA puede reducir la desigualdad salarial (desplazando a los trabajadores con ingresos altos), pero aumentar la desigualdad de la riqueza (los retornos de capital para el mismo grupo).	Los empleos “de cuello blanco” con altos ingresos quedan expuestos pero también son complementarios a la IA.	Los trabajadores con altos ingresos están mejor posicionados para obtener ganancias de capital. Una mayor adopción de la IA, junto con la automatización de tareas con salarios altos, genera mayor productividad, pero también mayor desigualdad de la riqueza.	24

B. La naturaleza del impacto de la IA: automatización vs. aumento

Una distinción crucial para comprender el impacto de la IA en el mercado laboral es la automatización (donde la IA reemplaza por completo las tareas o trabajos humanos) y la mejora (donde la IA asiste a los humanos, mejorando sus capacidades). La evidencia predominante sugiere que, para muchos puestos en el futuro previsible, el principal impacto de la IA será la mejora.¹⁸ El WEF, por ejemplo, estima que si bien el 22% de las tareas laborales podrían ser manejadas principalmente por tecnología, un porcentaje significativo del 30% implicará un esfuerzo colaborativo entre humanos y máquinas, y el 47% seguirá siendo principalmente impulsado por humanos.¹⁸ Este «dividendo de aumento», caracterizado por una mayor productividad humana, una mejor calidad del trabajo y la capacidad de los trabajadores para centrarse en actividades más complejas, creativas y estratégicas, podría ser el principal impulsor del valor económico de la IA a corto y mediano plazo. Las herramientas de IA pueden complementar y potenciar las habilidades humanas, en lugar de simplemente suplantarlas.²⁵

C. Cambios en la demanda de habilidades

La integración de la IA está transformando profundamente la demanda de habilidades específicas. Existe una clara y creciente demanda de habilidades complementarias a la IA, como el pensamiento crítico avanzado, la resolución de problemas complejos, la creatividad y la inteligencia socioemocional.¹⁷ En estas áreas, la cognición y la interacción humanas actualmente presentan una clara ventaja sobre la IA. Estudios académicos confirman esta tendencia, mostrando que las ocupaciones relacionadas con la IA suelen requerir niveles educativos más altos y una gama más amplia de habilidades. La demanda de habilidades técnicas específicas para la IA, por ejemplo, aumentó un 21% en un período observado.²⁷

La proyección del WEF de que 39% de las habilidades existentes quedarán obsoletas para 2030 ⁶ Esto pone de relieve un ciclo acelerado de obsolescencia de habilidades. Esta rápida devaluación de las competencias actuales implica que el aprendizaje permanente y la adaptación continua ya no solo son beneficiosos, sino que se están convirtiendo en estrategias fundamentales de supervivencia para las personas y en imperativos operativos esenciales para las organizaciones. La capacidad de aprender, desaprender y reaprender será crucial para desenvolverse en un mercado laboral dominado por la IA.

VI. Navegando por el laberinto ético: IA, trabajo y responsabilidad corporativa

La profunda transformación de la fuerza laboral mediante la inteligencia artificial está intrínsecamente ligada a una compleja gama de desafíos y responsabilidades éticas. A medida que corporaciones como IBM implementan cada vez más sistemas de IA que afectan el empleo, los roles laborales y la dinámica laboral, un marco ético sólido no solo es recomendable, sino esencial para garantizar la equidad, proteger los derechos humanos y mantener la confianza.

A. Principales desafíos éticos en la transformación de la fuerza laboral impulsada por la IA

La integración de la IA en las prácticas laborales plantea varias preocupaciones éticas importantes:

• Desplazamiento laboral e inseguridad económica: Quizás la cuestión ética más debatida es el potencial de la automatización impulsada por IA para causar un desplazamiento generalizado de puestos de trabajo, lo que generaría inseguridad económica para los trabajadores afectados y una perturbación social más amplia.²⁵ La transición a una economía aumentada por IA requiere una gestión cuidadosa para mitigar estos impactos.
• Sesgo algorítmico: Los sistemas de IA, en particular los utilizados en funciones de RR. HH. como la contratación, los ascensos y la evaluación del rendimiento, son susceptibles de heredar e incluso amplificar los sesgos sociales presentes en sus datos de entrenamiento. Esto puede generar resultados discriminatorios en la contratación, la remuneración y la promoción profesional, afectando de forma desproporcionada a los grupos subrepresentados.⁴
• Transparencia y explicabilidad (el problema de la “caja negra”) Muchos modelos avanzados de IA funcionan como "cajas negras", donde el razonamiento detrás de sus decisiones o recomendaciones no es fácilmente interpretable por los humanos. Esta falta de transparencia puede erosionar la confianza, especialmente cuando la IA participa en decisiones laborales cruciales, lo que dificulta cuestionar o comprender los resultados.⁴
• Privacidad y vigilancia de datos: Los sistemas de IA suelen requerir acceso a grandes cantidades de datos de los empleados para funcionar eficazmente. Esto genera importantes preocupaciones sobre la privacidad de los datos, la posibilidad de una mayor vigilancia en el lugar de trabajo, las brechas de seguridad de los datos y el uso indebido de la información personal.⁴
• Acceso equitativo y brecha digital: Garantizar que los beneficios de la IA se distribuyan equitativamente y que las tecnologías de IA no exacerben las desigualdades existentes ni creen nuevas brechas digitales es un imperativo ético crucial. El acceso a las herramientas de IA, a la educación relacionada con la IA y a los nuevos empleos generados por ella debe ser equitativo entre los diferentes grupos demográficos y comunidades.²⁶

B. Enfoque declarado de IBM sobre la ética de la IA

IBM ha articulado públicamente un marco integral para Ética de la IA, con el objetivo de guiar el desarrollo e implementación de tecnologías de IA. Este marco se basa en varios principios fundamentales:

• Principios rectores: IBM afirma que el propósito de la IA es potenciar la inteligencia humana, no reemplazarla por completo. Afirma que los datos y la información derivada de ellos pertenecen a su creador (por ejemplo, los clientes de IBM son propietarios de sus datos y conocimientos). Fundamentalmente, IBM enfatiza que la tecnología de IA debe ser transparente y explicable, lo que significa que las empresas deben tener claro quién entrena sus sistemas de IA, los datos utilizados y los factores que influyen en las recomendaciones algorítmicas.⁴
• Pilares de la confianza: Estos principios están respaldados por cinco “pilares de confianza” destinados a garantizar una IA responsable: explicabilidad (un buen diseño no debe sacrificar la transparencia), equidad (la IA debe ayudar a los humanos a tomar decisiones más justas), robustez (los sistemas de IA deben ser seguros y confiables, especialmente para decisiones críticas), transparencia (la divulgación promueve la confianza) y privacidad (los sistemas de IA deben priorizar y salvaguardar la privacidad y los derechos de los datos del consumidor).⁸
• Estructuras de gobernanza: Para implementar estos principios, IBM ha establecido mecanismos de gobernanza, incluyendo juntas de revisión ética encargadas de evaluar los sistemas de IA antes de su implementación. Estas juntas realizan pruebas exhaustivas para identificar y corregir la discriminación involuntaria u otros problemas éticos.⁴ La empresa también manifiesta su compromiso de crear herramientas de IA que sean inclusivas por diseño.⁴

Si bien IBM posee un conjunto detallado y públicamente articulado de principios éticos de IA y estructuras de gobernanza, la medida definitiva de su eficacia reside en su aplicación sistemática y en mecanismos sólidos de rendición de cuentas cuando surgen infracciones éticas o consecuencias negativas imprevistas. Ejemplos históricos, como las críticas en torno al proyecto Watson for Oncology, que enfrentó desafíos relacionados con la transparencia, las limitaciones de datos y las afirmaciones supuestamente exageradas. ²⁸—sirven como recordatorios importantes de la posible brecha entre los ideales declarados y las realidades operativas. Estas experiencias pasadas resaltan la diligencia constante necesaria para garantizar que las consideraciones éticas estén profundamente integradas en cada etapa del ciclo de vida de la IA, desde el diseño y el desarrollo hasta la implementación y la monitorización, especialmente cuando estos sistemas impactan directamente en la fuerza laboral.

C. Implicaciones para los derechos humanos

La implementación de la IA en el entorno laboral tiene implicaciones directas para los derechos humanos fundamentales, como el derecho al trabajo, el derecho a una remuneración justa y a la igualdad de oportunidades, y el derecho a no sufrir discriminación.²⁶ Dado que los sistemas de IA influyen en la contratación, la asignación de tareas, la evaluación del desempeño e incluso las decisiones de despido, existe una necesidad apremiante de políticas y regulaciones sólidas que protejan estos derechos. Organizaciones internacionales y gobiernos nacionales están comenzando a abordar estos desafíos, con iniciativas como la Recomendación de la UNESCO sobre la Ética de la Inteligencia Artificial y el Plan de Estados Unidos para una Carta de Derechos de la IA, que ofrecen marcos para el desarrollo y uso responsable de la IA.²⁶

Las herramientas de IA utilizadas en los departamentos de Recursos Humanos, como AskHR de IBM o los sistemas de gestión del rendimiento y reclutamiento basados en IA, operan bajo un doble mandato. Su objetivo es mejorar la eficiencia organizacional (p. ej., reduciendo costos o agilizando procesos) y, al mismo tiempo, garantizar la equidad y una experiencia positiva para los empleados. Puede surgir una tensión inherente si estas herramientas se diseñan o implementan priorizando la eficiencia organizacional en detrimento de la equidad individual, el debido proceso o la transparencia. Esto podría generar importantes preocupaciones éticas si, por ejemplo, los sistemas de IA perpetúan sesgos en la selección de candidatos o toman decisiones cruciales para el desarrollo profesional sin una supervisión humana adecuada ni vías claras de apelación. El compromiso declarado de IBM con la detección de sesgos en sus herramientas de IA para RR. HH. ⁴ reconoce esta tensión, pero la vigilancia continua y las prácticas transparentes son esenciales para mantener la confianza de los empleados y defender los estándares éticos.

En un mercado cada vez más cauteloso, donde el escrutinio público y regulatorio sobre las posibles desventajas de la IA es cada vez mayor, el enfoque claro y estructurado de IBM hacia la ética de la IA puede interpretarse como un esfuerzo por generar confianza y diferenciarse. Al ser un defensor pionero y destacado de las directrices éticas en IA, especialmente en su aplicación a RR. HH. y la gestión de personal. ⁴IBM podría estar posicionándose estratégicamente para atraer clientes empresariales y talentos de primer nivel que priorizan el desarrollo y la implementación responsables de IA. Esta postura proactiva en materia ética podría convertirse en un importante diferenciador competitivo en el cambiante panorama de la IA.

VII. Panorama comparativo: Estrategias de IA para la fuerza laboral en las grandes tecnológicas

La estrategia de IBM para una fuerza laboral impulsada por IA, si bien significativa, forma parte de una tendencia más amplia entre las grandes empresas tecnológicas, a menudo denominadas "Big Tech". Todas estas empresas están lidiando con el potencial transformador de la IA, lo que genera enfoques diversos, pero a menudo interconectados, para la adquisición de talento, la reestructuración de la fuerza laboral y la inversión estratégica.

A. Tendencias de contratación de IA entre los gigantes tecnológicos

La competencia por el talento en IA entre las principales empresas tecnológicas es intensa. Para finales de 2024, las "Seis Grandes" (Amazon, IBM, Google (Alphabet), Microsoft, Apple y Meta) mantenían una plantilla considerable de ingenieros de IA, que solía superar los 3000 profesionales cada una. Empresas como Microsoft e IBM han informado con frecuencia que sus equipos de ingenieros de IA han superado los 4000 empleados.²⁹ Para IBM, su importante división de IA está estrechamente vinculada a sus unidades de negocios estratégicas centradas en la computación en la nube, el análisis de datos y los servicios de consultoría empresarial, lo que indica que el talento en IA es parte integral de sus ofertas principales.²⁹

Un patrón perceptible en la contratación de personal de IA en toda la industria fue un período de fuerte expansión y una agresiva adquisición de talento a mediados de 2022. A esto le siguió una fase de ajuste de gastos o de ajuste de personal a principios de 2023, en la que varios gigantes tecnológicos, como Amazon, Google y Meta, implementaron despidos o redujeron la contratación, reflejando la incertidumbre económica general y una recalibración tras un período de expectativas de hipercrecimiento. Microsoft pareció sortear este período con correcciones menos drásticas en su trayectoria de contratación de IA.²⁹

B. Despidos y reinversión en IA como tema común

Una tendencia notable en el sector tecnológico ha sido la combinación de reducciones de personal en algunas áreas con importantes inversiones en desarrollo de IA y talento. Numerosas empresas, como Google, Meta y Workday, han citado explícitamente el imperativo estratégico de redirigir recursos hacia la IA como justificación para los recortes de empleo en otros departamentos.³⁰ Por ejemplo, Meta anunció despidos sustanciales en marzo de 2024 y al mismo tiempo señaló una contratación agresiva para puestos centrados en IA.³¹ Este patrón no es enteramente nuevo y refleja movimientos históricos de compañías centradas en hardware como Intel, Dell, AMD e incluso IBM en fases anteriores, que redujeron roles en áreas tradicionales mientras duplicaban las inversiones en computación avanzada y tecnologías emergentes.³¹

Este fenómeno sugiere que los cambios en la fuerza laboral se deben, en parte, a un imperativo estratégico para señalar a los mercados financieros e inversores un cambio hacia la IA. La competencia y el liderazgo en IA se consideran cada vez más indicadores clave del potencial de crecimiento y la competitividad futura de una empresa. En algunos casos, el discurso sobre la "explosión de la IA" se ha utilizado como justificación para despidos masivos, lo que permite a las empresas presentar las reducciones de personal como un paso necesario para asegurar el futuro del negocio y mejorar la rentabilidad mediante la eficiencia impulsada por la IA.³⁰

C. Enfoques divergentes y áreas de enfoque

Si bien la tendencia general implica un cambio estratégico hacia la IA, las narrativas y acciones específicas de las principales empresas tecnológicas revelan enfoques divergentes. IBM, como se detalló anteriormente, ha enfatizado una narrativa de transformación que conduce al crecimiento neto del empleo, logrado mediante la reinversión de las ganancias de productividad impulsadas por la IA en nuevos roles y desarrollo de habilidades.²

Esto contrasta con el enfoque de otras empresas. Por ejemplo, Klarna, una empresa de tecnología financiera, ha sido notablemente directa sobre el papel de la IA en la sustitución de trabajadores humanos. Su director ejecutivo declaró que un chatbot de IA realizaba el trabajo equivalente a 700 agentes de atención al cliente, y la empresa anunció posteriormente una congelación de contrataciones con la intención de cubrir las vacantes con IA.³ De manera similar, Marc Benioff, director ejecutivo de Salesforce, ha sugerido que los agentes de IA podrían potencialmente reemplazar a los trabajadores eventuales, particularmente durante temporadas de máxima demanda.³

La intensa competencia por las habilidades especializadas en IA coexiste con estos esfuerzos de reestructuración. La «guerra por el talento en IA» es evidente, ya que las empresas reclutan agresivamente para puestos específicos de IA, incluso mientras implementan despidos en otros sectores.²⁹ Esto crea un mercado laboral bifurcado dentro de la industria tecnológica: alta demanda y remuneración superior para personas con experiencia avanzada en IA, en contraste con una mayor vulnerabilidad para puestos percibidos como automatizables o menos críticos para un futuro prioritario en IA. Las empresas parecen estar reasignando estratégicamente su capital humano, eliminando puestos en algunas áreas para liberar recursos financieros y de personal y competir por el escaso y, a menudo, costoso talento en IA.

La narrativa de IBM, centrada en la transformación, la capacitación y el empleo neto positivo, parece algo diferente de los escenarios de reemplazo más radicales que presentan otras empresas. Esta diferencia podría atribuirse a varios factores: el fuerte enfoque empresarial de IBM, que a menudo requiere servicios de consultoría e implementación sofisticados, dirigidos por personas, para sus soluciones de IA; el gran tamaño y la diversidad de su plantilla actual, que exige una gestión cuidadosa de las transiciones internas; o una estrategia de marca deliberada destinada a posicionar a IBM como un líder más centrado en el empleado y responsable en la era de la IA.

La siguiente tabla ofrece una descripción comparativa ilustrativa de las estrategias de fuerza laboral de IA en grandes empresas tecnológicas seleccionadas y otras empresas notables impulsadas por la tecnología:

Tabla 3: Panorama comparativo de las estrategias de la fuerza laboral de IA en las grandes empresas tecnológicas y otras empresas tecnológicas (ilustrativo)

Compañía	Enfoque/narrativa declarada sobre la IA y el empleo	Cambios de trabajo impulsados por IA notificados (recientes)	Enfoque/iniciativas clave en talentos de IA	Fuente(s) primaria(s)
IBM	Transformación, reinversión, crecimiento neto del empleo, mejora de las competencias	“Cientos” de puestos de RRHH fueron recortados por la IA y se crearon nuevos puestos de programación, ventas y pensamiento crítico; se informa que el empleo general aumentó.	Academia de Habilidades de IA, tu plataforma de aprendizaje; enfocada en habilidades técnicas de IA, pensamiento crítico y comunicación. Contamos con un equipo de ingenieros de IA altamente capacitados.	2
Google	Reinversión para el enfoque y la eficiencia de la IA	Despidos en varias divisiones (por ejemplo, Waze, reclutamiento) junto con una fuerte inversión en IA (por ejemplo, desarrollo del modelo Gemini).	Intensa adquisición de talento en IA; enfoque en la investigación de IA y la integración de productos. Alta plantilla de ingeniería de IA.	29
Microsoft	Aumento de la IA, integración de productos, eficiencia	Algunos despidos (por ejemplo, en la división de juegos después de la adquisición), pero en general correcciones menos severas; fuerte enfoque en la integración de IA en todos los productos.	Inversión masiva en OpenAI; contratación agresiva para puestos de IA en todos los grupos de productos. Mayor número de empleados en ingeniería de IA entre sus competidores.	29
Meta	“Año de la eficiencia”, reenfocarse en la IA	Despidos significativos (por ejemplo, 10.000 en marzo de 2024) mientras se contrata agresivamente para investigación y desarrollo de IA.	Fuerte impulso a la IA generativa y a las aplicaciones de IA metaversa. Alta plantilla de ingenieros de IA.	29
Amazonas	Eficiencia, integración de IA en AWS, Alexa y operaciones	Despidos en varias divisiones (por ejemplo, AWS, publicidad, entretenimiento) mientras se continúa invirtiendo en IA en toda la empresa.	Grandes equipos de IA para servicios en la nube, optimización del comercio electrónico y asistentes de voz. Alta plantilla de ingenieros de IA.	29
Manzana	Postura pública cautelosa, integración de IA centrada en el producto	Históricamente, se han producido menos despidos públicos a gran escala vinculados a la IA; el foco está en integrar la IA en hardware y software.	Importante I+D interno en IA, con especial atención a la IA en dispositivos y a la IA que preserva la privacidad. Alta plantilla de ingenieros de IA.	29
Klarna	Reemplazo directo, eficiencia mediante IA	Un chatbot de IA reemplazó el trabajo de 700 agentes de servicio al cliente; se anunció una congelación de contrataciones con la intención de usar IA para llenar vacíos.	Centrarse en la IA para la automatización del servicio al cliente y la eficiencia operativa.	3
Fuerza de ventas	IA para la mejora y el posible reemplazo de trabajadores eventuales	El director ejecutivo sugirió que los agentes de IA podrían reemplazar a los trabajadores eventuales durante las temporadas altas; centrarse en la IA (Einstein GPT) para CRM.	Desarrollo de herramientas de IA para ampliar las capacidades de los profesionales de ventas y servicio al cliente.	3

VIII. Repercusiones económicas a largo plazo de los cambios laborales impulsados por la IA

Las transformaciones laborales catalizadas por la inteligencia artificial, ejemplificadas por estrategias de empresas como IBM, están llamadas a tener repercusiones profundas y duraderas en la economía global. Estas repercuten más allá de la eliminación y creación inmediata de empleos, influyendo en la productividad, la distribución del ingreso y las estructuras económicas fundamentales.

A. Productividad, crecimiento e innovación

Una expectativa principal asociada a la IA es su potencial para impulsar significativamente la productividad y la eficiencia económica. Al automatizar tareas rutinarias y repetitivas, la IA puede liberar a los trabajadores humanos para que se concentren en actividades más complejas, creativas y estratégicamente valiosas.²⁵ El McKinsey Global Institute estima que la IA generativa por sí sola podría aportar un equivalente a entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales a la economía global en los casos de uso analizados. Combinada con otras tecnologías, la automatización del trabajo impulsada por IA podría añadir entre 0,5 y 3,4 puntos porcentuales anuales al crecimiento de la productividad hasta 2040.²¹ Esto coincide con las observaciones de que las industrias más expuestas a la IA, como TI, servicios financieros y servicios profesionales, ya están experimentando un crecimiento de la productividad laboral casi cinco veces mayor que los sectores más lentos en adoptar la IA.³³ Algunos pronósticos sugieren que la adopción generalizada de IA generativa podría llevar a un crecimiento del PIB global de hasta 7% en un período de diez años.³⁴ Esta mayor productividad es un motor clave para la innovación, ya que los recursos se reasignan a la investigación, el desarrollo y la creación de nuevos productos y servicios.

B. Polarización salarial y desigualdad del ingreso

Si bien la IA promete importantes aumentos de productividad, una preocupación crucial gira en torno a la distribución de estos beneficios económicos. La evidencia sugiere que la adopción de la IA tiende a aumentar la demanda y a ofrecer primas salariales para personas altamente cualificadas con experiencia en IA, especialmente en las grandes empresas.³⁵ Por el contrario, aumenta los riesgos de pérdida de empleo para los trabajadores poco cualificados y aquellos en ocupaciones rutinarias, ya que las empresas que invierten en IA suelen favorecer una fuerza laboral con mayor nivel educativo, lo que reduce potencialmente las oportunidades para aquellos que no tienen título.³⁵

El análisis de McKinsey para el mercado estadounidense indica que los trabajadores en los quintiles de salarios más bajos tienen una probabilidad significativamente mayor (hasta 14 veces) de necesitar cambiar de ocupación para 2030 en comparación con los que más ganan.²⁰ Esta dinámica tiene el potencial de exacerbar la polarización salarial y la desigualdad de ingresos.

Una investigación del Fondo Monetario Internacional (FMI) ofrece una perspectiva matizada, sugiriendo que la IA, a diferencia de las olas de automatización anteriores que impactaron principalmente en tareas rutinarias de bajos salarios, es más probable que afecte a los empleos administrativos de altos ingresos. Esto podría, paradójicamente, conducir a una reducción en salario Desigualdad si los trabajadores con altos salarios son desplazados o se modera el crecimiento de sus salarios. Sin embargo, el FMI también señala que estos mismos trabajadores con altos ingresos suelen estar mejor posicionados para beneficiarse de mayores retornos de capital asociados con las ganancias de productividad impulsadas por la IA, ya que tienden a acumular mayor riqueza e inversiones. Además, sus tareas pueden ser altamente complementarias a la IA, lo que podría aumentar su productividad e ingresos. Por lo tanto, si bien la desigualdad salarial podría reducirse, poder La desigualdad podría aumentar sustancialmente.²⁴ La investigación académica complica aún más el panorama al indicar que la IA puede afectar tareas cognitivas de alta habilidad que antes se consideraban inmunes a la automatización, creando patrones nuevos y potencialmente impredecibles de transformación del mercado laboral.³⁶

La preocupación principal es que, si los beneficios económicos de la IA recaen predominantemente en los propietarios del capital y en un segmento relativamente pequeño de profesionales altamente cualificados en IA, la tecnología podría ampliar significativamente las disparidades generales de riqueza e ingresos, incluso con el crecimiento de la producción económica agregada. Esta «paradoja de la productividad 2.0», donde el avance tecnológico coexiste con una creciente desigualdad, constituye un desafío central para los responsables políticos.

C. Cambios económicos estructurales

Más allá de los impactos directos en los empleos y los salarios, es probable que los cambios laborales impulsados por la IA induzcan varios cambios estructurales en la economía:

• Erosión de la clase media: La automatización de empleos de nivel medio, incluidos muchos roles administrativos, de supervisión y analíticos, podría conducir a una contracción de la clase media, ampliando aún más la brecha entre quienes ganan más y los trabajadores con salarios bajos.³⁷
• Disparidades geográficas: El desarrollo y la adopción de la IA se concentran actualmente en regiones tecnológicamente avanzadas y centros urbanos. Esto podría generar mayores disparidades económicas entre estos polos de innovación y otras áreas, lo que podría dificultar que las comunidades rurales y los países menos desarrollados sigan el ritmo. Esta tendencia podría exacerbar las desigualdades económicas globales, especialmente si las economías en desarrollo enfrentan una doble vulnerabilidad: una alta concentración de empleo en ocupaciones automatizables de baja cualificación, sumada a una menor preparación para la IA en términos de habilidades e infraestructura.³⁶
• La inestabilidad laboral y el auge del trabajo por encargo: A medida que la IA desplaza o transforma los roles laborales tradicionales, más trabajadores podrían recurrir a la economía colaborativa. Si bien ofrece flexibilidad, el trabajo colaborativo a menudo carece de la seguridad laboral, las prestaciones y los ingresos estables asociados al empleo tradicional, lo que podría generar una mayor precariedad para un segmento más amplio de la fuerza laboral.³⁷
• Consolidación corporativa: La IA puede permitir a las grandes corporaciones alcanzar economías de escala y eficiencias operativas difíciles de igualar para las pequeñas empresas. Esto podría conducir a una mayor concentración del mercado y a la consolidación corporativa, con unas pocas empresas dominantes centradas en la IA captando una parte desproporcionada del valor económico.³⁷
• Disminución del poder de negociación de los trabajadores: Si la IA reduce la dependencia de los empleadores de ciertos tipos de mano de obra humana, puede debilitar el poder de negociación de los trabajadores en esos puestos. Esto puede ejercer una presión a la baja sobre los salarios y las condiciones laborales, especialmente si los mecanismos de negociación colectiva no son sólidos ni se adaptan a estas nuevas realidades económicas.³⁷

La naturaleza misma de la «habilidad» está experimentando una transformación. La IA está demostrando capacidades en tareas cognitivas que antes se consideraban dominios exclusivamente humanos.²⁴ Esto desafía los modelos tradicionales de cambio tecnológico centrados en las habilidades, donde la tecnología complementaba principalmente el trabajo cognitivo altamente cualificado. Con la IA, incluso algunas funciones cognitivas altamente cualificadas pueden automatizarse o mejorarse significativamente. Esto exige una redefinición de las habilidades humanas de valor único, probablemente otorgando mayor importancia a capacidades como la creatividad profunda, el juicio estratégico y ético complejo, la formulación de problemas novedosos y una inteligencia socioemocional sofisticada, cualidades que los sistemas actuales de IA tienen dificultades para replicar.

IX. Perspectivas críticas y opinión de los empleados sobre la transformación de la IA

La narrativa de la transformación de la fuerza laboral impulsada por la IA, tal como la presentan corporaciones como IBM, suele ser optimista, eficiente y de evolución estratégica. Sin embargo, esta perspectiva suele ser objeto de un escrutinio crítico por parte de observadores externos y de opiniones diversas por parte de los empleados que se enfrentan a estos cambios.

A. Críticas externas a las estrategias de IA

La transparencia y la representación realista de las capacidades de la IA han sido áreas de preocupación. Las experiencias previas de IBM con su iniciativa Watson for Oncology sirven como una advertencia pertinente. Surgieron informes que detallaban problemas como la inconsistencia de las recomendaciones de la IA con las prácticas clínicas locales debido a una dependencia excesiva de datos de entrenamiento centrados en EE. UU., recomendaciones poco prácticas o inseguras en las pruebas iniciales y afirmaciones de marketing poco realistas que exageraban las capacidades de Watson. Estos desafíos, sumados a los altos costos y los resultados decepcionantes para algunos clientes, generaron escepticismo y dañaron la credibilidad, destacando la importancia crucial de una validación rigurosa, datos de entrenamiento diversos y una comunicación transparente en implementaciones de IA de alto riesgo.²⁸ Si bien IBM promueve activamente herramientas y marcos diseñados para fomentar una IA y análisis transparentes, justos y accesibles ³⁸El camino hacia una confianza generalizada y una implementación efectiva sigue siendo complejo.

Una crítica más amplia dirigida a algunas estrategias corporativas de IA es la percepción de que el entusiasmo por la IA puede utilizarse para justificar reducciones de personal o reestructuración, incluso cuando la tecnología de IA aún no está plenamente desarrollada ni es directamente capaz de reemplazar los puestos eliminados. Estas medidas pueden interpretarse como una señal a los inversores de un compromiso con la reducción de costes y la previsión de futuro, en lugar de estar impulsadas únicamente por la sustitución tecnológica inmediata.³⁰

B. Sentimiento de los empleados y cultura del lugar de trabajo

La percepción de los empleados respecto al impacto de la IA en su trabajo es multifacética. A nivel mundial, la mayoría de los trabajadores (60%) anticipa que la IA cambiará su forma de trabajar en los próximos cinco años. Sin embargo, un subgrupo más pequeño, pero significativo (36%), expresa su temor de que la IA reemplace directamente sus empleos.²³ Una encuesta de Gallup de 2024 indicó que casi el 25% de los trabajadores están preocupados de que sus trabajos puedan volverse obsoletos debido a la IA, un aumento respecto del 15% en 2021, lo que refleja una creciente aprensión.⁵ Esta ansiedad subyacente genera un déficit de confianza que las empresas deben abordar. A pesar de las garantías corporativas y los posibles beneficios de la IA, una parte considerable de la fuerza laboral sigue preocupada por la seguridad laboral. Superar estas ansiedades requiere más que simples declaraciones de principios éticos; exige una implementación demostrable, transparente y justa de la IA en el entorno laboral.

Por otro lado, muchos empleados reconocen los beneficios potenciales de la IA, especialmente en el aumento de sus capacidades. Un notable 81% de los empleados encuestados afirmó que la IA mejora su rendimiento laboral, y el 68% expresó su deseo de contar con más soluciones basadas en IA en el lugar de trabajo.³³ La IA también se considera una herramienta para reducir el agotamiento al automatizar tareas repetitivas y mundanas, lo que permite a los empleados concentrarse en un trabajo más atractivo y significativo.³³

IBM, por ejemplo, ha desarrollado y utilizado modelos predictivos basados en IA para identificar a los empleados con alto riesgo de agotamiento o desconexión. Aprovechando estos conocimientos de IA, la compañía ha ofrecido programas personalizados de bienestar y desarrollo profesional, que, según se afirma, han reducido con éxito la rotación de personal y mejorado la cultura laboral.³³ Estas aplicaciones de IA para analizar el sentimiento de los empleados y mejorar su compromiso pueden considerarse positivas. Sin embargo, estas herramientas también conllevan riesgos inherentes si no se implementan con estrictas garantías de privacidad, autonomía y transparencia. La recopilación y el análisis exhaustivos de datos de los empleados, si bien pueden ser beneficiosos para las iniciativas de bienestar, podrían crear inadvertidamente un "panóptico personalizado" si los empleados se sienten constantemente monitoreados o si se difumina la línea entre la intervención de apoyo y la vigilancia intrusiva. Esto requiere una cuidadosa consideración ética y una comunicación clara para mantener la confianza de los empleados.

La desconfianza en la IA en el lugar de trabajo también puede deberse a que los empleados la perciben como una amenaza directa a sus funciones o a la insatisfacción cuando se prometen demasiado capacidades de IA y se cumplen de menos.³⁵

C. Perspectiva interna de IBM (perspectiva del CEO, opiniones del CFO)

Internamente, el liderazgo de IBM proyecta una visión de la IA como un factor transformador. La perspectiva del CEO de la compañía para 2025, por ejemplo, enfatiza la necesidad de que los líderes adopten la destrucción creativa impulsada por la IA, lo que implica la disposición a romper con las prácticas pasadas y diseñar motores de conocimiento centrados en la IA. Esta perspectiva también destaca la importancia de adquirir o tomar prestado estratégicamente talento con habilidades críticas en IA.⁴⁰

Desde una perspectiva de liderazgo funcional, como la de un director financiero (CFO), la IA se considera más una herramienta complementaria que un sustituto de los roles humanos estratégicos. El argumento es que, si bien la IA destaca en el procesamiento de números, la generación de informes y la identificación de riesgos, carece de atributos humanos esenciales como el juicio, el pensamiento estratégico y el liderazgo. La IA puede proporcionar información, pero no comprende la estrategia corporativa, ni gestiona negociaciones complejas ni gestiona crisis con la comprensión matizada de un ejecutivo humano. Desde esta perspectiva, la IA es una herramienta poderosa que potencia a los CFO y otros líderes, permitiéndoles tomar decisiones más inteligentes, rápidas y estratégicas al gestionar el trabajo pesado que requiere un uso intensivo de datos, pero con los humanos al mando.⁴¹

Este optimismo interno sobre las capacidades de empoderamiento de la IA debe conciliarse continuamente con las percepciones externas y las realidades prácticas de su implementación. La discrepancia observada en el caso de Watson for Oncology, entre las ambiciosas afirmaciones de marketing y el rendimiento real, ²⁸—subraya la necesidad crítica de una validación rigurosa de las capacidades de IA y una comunicación realista y transparente con todas las partes interesadas, tanto internas como externas, para mantener la credibilidad y gestionar las expectativas de manera eficaz.

X. Perspectiva estratégica y recomendaciones

La influencia generalizada de la inteligencia artificial en el mercado laboral y la estrategia corporativa es innegable y continúa acelerándose. Gestionar esta compleja transición requiere previsión, adaptabilidad y un enfoque multisectorial que involucre a empresas, legisladores y particulares.

A. Trayectoria futura de la influencia de la IA

Se prevé que la adopción de la IA en todos los sectores continúe su rápido ascenso, lo que conducirá a transformaciones continuas e importantes en la fuerza laboral. Un paradigma emergente dominante probablemente será el modelo de "colaboración humano-IA". En este modelo, los sistemas de IA gestionan cada vez más tareas analíticas, repetitivas y con un uso intensivo de datos, lo que permite a los trabajadores concentrarse en aspectos del trabajo que aprovechan las fortalezas únicas del ser humano: pensamiento estratégico, creatividad, resolución de problemas complejos, juicio ético e interacciones interpersonales con matices.

Sin embargo, la brecha de habilidades —el desajuste entre las habilidades que demanda una economía impulsada por la IA y las que posee la fuerza laboral actual— probablemente seguirá siendo un desafío crítico y persistente. Esto requiere una inversión sostenida y a gran escala en educación, capacitación e iniciativas de reciclaje profesional continuo para garantizar que las personas puedan adaptarse a las cambiantes exigencias laborales y que las empresas puedan aprovechar todo el potencial de la IA.

B. Recomendaciones para empresas (incluida IBM)

1. Adopte una formación y actualización de habilidades proactiva y continua: Las empresas deben ir más allá de la formación puntual y desarrollar programas de aprendizaje sólidos, ágiles y continuos. Estos programas deben estar estratégicamente alineados con las futuras demandas de habilidades previstas, centrándose tanto en las competencias técnicas de IA como en las habilidades interpersonales esenciales. Iniciativas de IBM como la Academia de Habilidades de IA y la plataforma Your Learning son ejemplos de este enfoque.⁴
2. Fomentar una cultura de adaptabilidad y aprendizaje permanente: Fomentar una mentalidad dentro de la organización donde los empleados vean el cambio como una oportunidad y se sientan motivados a adquirir continuamente nuevos conocimientos y competencias. Esto requiere el compromiso del liderazgo y estructuras organizacionales que los apoyen.
3. Priorizar la implementación y gobernanza ética de la IA: Establecer directrices éticas claras y viables para el desarrollo e implementación de sistemas de IA, en particular aquellos que afectan a los empleados. Trabajar activamente para mitigar el sesgo algorítmico, garantizar la transparencia y la explicabilidad de las decisiones basadas en IA, y proteger la privacidad de los datos de los empleados. Los principios y pilares de confianza de IBM ofrecen un modelo fundamental. ⁸Pero la clave está en una implementación rigurosa y una supervisión constante.
4. Centrarse en la ampliación, no solo en la automatización: Rediseñar estratégicamente los roles y flujos de trabajo para aprovechar la IA como herramienta que potencia las capacidades humanas y crea un trabajo más valioso y atractivo. Esto implica identificar las tareas más adecuadas para la IA y aquellas en las que la perspectiva humana sigue siendo indispensable.
5. Comunicarse de forma transparente y empática: Explique claramente la estrategia de IA de la empresa y sus posibles implicaciones para la plantilla. Aborde las inquietudes de los empleados de forma proactiva, genere confianza mediante un diálogo abierto y brinde apoyo durante los periodos de transición.

C. Recomendaciones para los responsables de políticas

1. Apoyar las transiciones de la fuerza laboral y las redes de seguridad social: Invertir significativamente en programas de educación pública y formación profesional que se ajusten a las futuras necesidades de habilidades. Fortalecer las redes de seguridad social para apoyar a los trabajadores que puedan verse desplazados por la IA, incluyendo prestaciones por desempleo adaptadas a transiciones a largo plazo y asistencia para la búsqueda de empleo.¹⁹
2. Promover el desarrollo y la implementación de IA ética y responsable: Establecer marcos regulatorios ágiles y adaptables que fomenten la innovación en IA, a la vez que protegen contra posibles perjuicios como sesgos, discriminación, violaciones de la privacidad y riesgos de seguridad. Fomentar el diálogo público sobre la ética de la IA y su impacto social.²³
3. Abordar la desigualdad económica: Desarrollar políticas para garantizar que los beneficios económicos generados por la IA se compartan ampliamente y mitigar la posibilidad de que la IA agrave la desigualdad de ingresos y riqueza. Esto podría implicar explorar reformas tributarias (como las que el FMI ha analizado provisionalmente en relación con los impuestos al capital, considerando al mismo tiempo los posibles costos económicos). ²⁴), inversiones en educación y capacitación para grupos desfavorecidos y apoyo al desarrollo económico regional en zonas que corren el riesgo de quedar rezagadas.
4. Invertir en investigación, infraestructura y talento en IA a nivel nacional: Fomentar la competitividad nacional en IA apoyando la investigación fundamental, desarrollando una infraestructura digital sólida y cultivando una sólida reserva de talento nacional, garantizando al mismo tiempo un acceso equitativo a las tecnologías y habilidades de IA en toda la sociedad.

D. Recomendaciones para personas

1. Cultivar una mentalidad de crecimiento y adoptar el aprendizaje permanente: Ser abierto y proactivo al aprender nuevas habilidades y adaptarse a las cambiantes exigencias laborales a lo largo de la carrera profesional. La capacidad de aprender, desaprender y reaprender será crucial.
2. Desarrollar habilidades “resistentes a la IA” y “complementarias a la IA”: Centrarse en perfeccionar capacidades que la IA actualmente tiene dificultades para replicar, como el pensamiento crítico profundo, la creatividad, la inteligencia emocional, la resolución de problemas complejos, la previsión estratégica y las sofisticadas habilidades de comunicación interpersonal y colaboración.¹⁷
3. Adquiera conocimientos de IA: Desarrollar una comprensión fundamental de la inteligencia artificial, sus capacidades y limitaciones, especialmente en su aplicación al campo o sector de actividad. Esta alfabetización permitirá a las personas trabajar con mayor eficacia con herramientas de IA e identificar nuevas oportunidades.

Para abordar con éxito la transformación del trabajo impulsada por la IA, es necesario desarrollar ecosistemas colaborativos. Los desafíos multifacéticos —que abarcan desde la reducción de la brecha de habilidades y la atención a profundas preocupaciones éticas hasta el rediseño de las redes de seguridad social y el fomento del crecimiento inclusivo— son demasiado amplios para que una sola entidad los aborde por sí sola. Un progreso significativo requerirá una cooperación sin precedentes entre las empresas (que impulsan la innovación y capacitan a su fuerza laboral inmediata), los gobiernos (que establecen políticas, regulan e invierten en bienes públicos como la educación), las instituciones educativas (que deben adaptar los planes de estudio y los métodos de formación) y las personas (que deben responsabilizarse de su aprendizaje continuo). Las diversas colaboraciones de IBM en ética e investigación en IA... ⁸ Ofrecer ejemplos a pequeña escala del tipo de colaboración más amplia que se necesita.

Si bien gran parte del discurso en torno a la IA se centra en sus capacidades tecnológicas, el éxito final y el beneficio social de su integración dependerán en gran medida de aprovechar el "dividendo humano". Este se refiere a las capacidades cognitivas, creativas, éticas y sociales únicas que la IA, en sus formas actuales y previsibles, no puede replicar. Las estrategias a todos los niveles (corporativo, nacional e individual) que prioricen la mejora humana, potencien el juicio humano e inviertan en el desarrollo de estas habilidades únicas probablemente resultarán más resilientes, innovadoras y, en última instancia, más exitosas a largo plazo. El enfoque declarado de IBM en la creación de roles de "pensamiento crítico" ² Se alinea con este imperativo de encontrar la sinergia óptima entre la inteligencia humana y la artificial.

Finalmente, el rápido ritmo de desarrollo de la IA supera constantemente la evolución de los marcos de gobernanza y las normas sociales. Existe una necesidad urgente y continua de mecanismos de gobernanza proactivos, ágiles y adaptativos, tanto a nivel corporativo como social. Dicha gobernanza es crucial para guiar el desarrollo de la IA hacia una dirección responsable, mitigar los posibles daños y garantizar que sus beneficios se distribuyan equitativamente, en lugar de esperar a que las consecuencias negativas se manifiesten plenamente antes de intentar reaccionar. El establecimiento de comités internos de ética de la IA, como el de IBM, es crucial. ⁸, y demandas más amplias de una regulación reflexiva ²³ reflejan un reconocimiento creciente de esta urgencia.

Fuentes:

• El papel de la inteligencia artificial en la configuración del futuro del trabajo: oportunidades y desafíos éticos (Investigación sobre derechos humanos, actualizado: 18 de abril de 2025) https://www.humanrightsresearch.org/post/the-role-of-artificial-intelligence-in-shaping-the-future-of-work-opportunities-ethical-challenges
• Estudios académicos sobre las tendencias del mercado laboral de IA y la demanda de habilidades (Revista Africana de Gestión de Marketing) (https://academicjournals.org/journal/AJMM/article-full-text-pdf/37DCEDE72936)
• La IA y el futuro del trabajo (Sand Technologies, actualizado: 21 de enero de 2025) https://www.sandtech.com/insight/ai-and-the-future-of-work/
• Inteligencia artificial y resultados del mercado laboral (IZA World of Labor, actualizado: febrero de 2025) https://wol.iza.org/articles/artificial-intelligence-and-labor-market-outcomes/long
• Informe del Foro Económico Mundial: El impacto de la IA impulsará 170 millones de nuevos empleos para 2030 (Revista Sustainability, Actualizado: 17 de enero de 2025) https://sustainabilitymag.com/articles/wef-report-the-impact-of-ai-driving-170m-new-jobs-by-2030
• Polarización del mercado laboral: un análisis comparativo del empleo basado en habilidades y las distribuciones salariales en India y Estados Unidos (arXiv:2501.15809) https://arxiv.org/pdf/2501.15809
• La IA generativa y el futuro del trabajo en Estados Unidos (McKinsey Global Institute, actualizado: 26 de julio de 2023) https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/generative-ai-and-the-future-of-work-in-america
• IA en acción: Más allá de la experimentación para transformar la industria en 2025 (Foro Económico Mundial) (https://reports.weforum.org/docs/WEF_AI_in_Action_Beyond_Experimentation_to_Transform_Industry_2025.pdf)
• Comprender la estrategia de RR.HH. de vanguardia de IBM (TMI, actualizado: 7 de febrero de 2025) https://www.tmi.org/blogs/understanding-ibms-cutting-edge-hr-strategy
• Capacitación en IA: Cómo preparar a su fuerza laboral para el futuro de la IA (IBM Think Insights, actualizado: 15 de octubre de 2024) https://www.ibm.com/think/insights/ai-upskilling
• Gen-AI: Inteligencia artificial, desigualdad y resultados del mercado laboral (Biblioteca electrónica del FMI, 2025) https://www.elibrary.imf.org/view/journals/001/2025/068/article-A001-en.xml
• El impacto de la inteligencia artificial en los mercados laborales (IEDC en línea) (https://www.iedconline.org/clientuploads/EDRP%20Logos/AI_Impact_on_Labor_Markets.pdf)
• La IA y la economía (Oficina de Presupuesto del Congreso, Publicación 61147) https://www.cbo.gov/publication/61147¹
• La economía²El potencial micro de la IA generativa: la próxima frontera de la productividad (McKinsey Digital, actualizado: 14 de junio de 2023) https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier
• Informe del Índice de IA 2024 – Economía (Stanford HAI) https://hai.stanford.edu/ai-index/2024-ai-index-report/economy
• El impacto heterogéneo de la inteligencia artificial en el mercado laboral (Bryan Seegmiller – Borrador del documento, febrero de 2025) (https://www.bryanseegmiller.com/files/AI_Draft_v202502.pdf)
• El Laboratorio de IA Watson del MIT-IBM publica una investigación pionera sobre la IA y el futuro del trabajo (PR Newswire / IBM, Fecha: 30 de octubre de 2019) https://www.prnewswire.com/news-releases/mit-ibm-watson-ai-lab-releases-groundbreaking-research-on-ai-and-the-future-of-work-300948488.html
• La IA y el desplazamiento económico (Sin alinear, actualizado: 18 de febrero de 2025) https://www.unaligned.io/p/ai-and-economic-displacement
• Ética de la IA (IBM) https://www.ibm.com/artificial-intelligence/ai-ethics
• El impacto de la IA en el mercado laboral y las oportunidades de empleo (Títulos en línea de la Universidad de San Diego) https://onlinedegrees.sandiego.edu/ai-impact-on-job-market/
• IBM lanza un programa de habilidades de IA para reducir la brecha de talento universitario (Una visión de la academia) https://insightintoacademia.com/ibm-ai-skills-program/
• Caso práctico: IBM Watson para Oncología: un fracaso en la implementación de la IA (Henrico Dolfing, Fecha: diciembre de 2024) https://www.henricodolfing.com/2024/12/case-study-ibm-watson-for-oncology-failure.html
• Perspectivas de los directores ejecutivos para 2025 (Instituto IBM para el Valor Empresarial) https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/2025-ceo
• El impacto de la IA (IBM Think Insights) https://www.ibm.com/think/insights/impact-of-ai
• ¿Qué papel juega la inteligencia artificial en el análisis del compromiso y el involucramiento de los empleados? (PsicoSmart) https://psico-smart.com/en/blogs/blog-what-role-does-artificial-intelligence-play-in-analyzing-employee-comm-190086
• El CEO de IBM destaca el impacto de la IA: cientos de empleos reemplazados, nuevas oportunidades creadas (Noticias de IA de OpenTools, actualizadas el 9 de mayo de 2025) https://opentools.ai/news/ibm-ceo-highlights-ais-impact-hundreds-of-jobs-replaced-new-opportunities-created
• Informe del Índice de IA 2025: Opinión pública (Stanford HAI) https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report/public-opinion
• Cómo los oligarcas tecnológicos utilizan la publicidad exagerada sobre la IA para impulsar despidos masivos (Reiniciar la democracia) https://rebootdemocracy.ai/blog/ai-hype-mass-layoffs
• La IA podría revolucionar el mercado laboral en 2030: McKinsey revela lista de sectores que se verán afectados (India Today, actualizado: 3 de junio de 2024) https://www.indiatoday.in/technology/news/story/ai-could-shake-up-job-market-by-2030-mckinsey-reveals-list-of-sectors-that-will-be-impacted-2547147-2024-06-02
• La contratación basada en habilidades impulsa las primas salariales en el sector de la IA mientras los empleadores se enfrentan a una escasez de talento (Noticias de la Universidad de Oxford, fecha: 4 de marzo de 2025) https://www.ox.ac.uk/news/2025-03-04-skills-based-hiring-driving-salary-premiums-ai-sector-employers-face-talent-shortage
• Revelando las tendencias de contratación de IA: ¿Qué empresas lideran la carrera por el talento? (Aura) https://blog.getaura.ai/ai-hiring-trends
• Más allá de los beneficios: cómo la IA está moldeando el futuro de la cultura laboral (El empíreo) https://goempyrean.com/en/insights/beyond-benefits-how-ai-is-shaping-the-future-of-workplace-culture
• El CEO de IBM afirma que la IA ha reemplazado a cientos de trabajadores, pero ha creado nuevos empleos en programación y ventas. (Slashdot, Fecha: 7 de mayo de 2025) https://slashdot.org/story/25/05/07/143250/ibm-ceo-says-ai-has-replaced-hundreds-of-workers-but-created-new-programming-sales-jobs
• IBM dejará de contratar para puestos que puedan ser reemplazados por IA (SHRM, Fecha: 1 de mayo de 2023) https://www.shrm.org/topics-tools/news/talent-acquisition/ibm-to-stop-hiring-jobs-replaceable-ai
• ¿Está su trabajo de director financiero a salvo de la IA? (IBM Think Insights) https://www.ibm.com/think/insights/ai-cfo-job-safety
• La IA está redefiniendo los estándares de rendimiento en las grandes tecnológicas (Mundo de I+D) https://www.rdworldonline.com/ai-is-redefining-performance-standards-in-big-tech/
• IBM congela la contratación para puestos que la IA podría reemplazar (PYMNTS.com, Fecha: 2 de mayo de 2023) https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2023/ibm-freezing-hiring-for-roles-ai-could-replace/
• El CEO de IBM cree que la IA está transformando la fuerza laboral y la estrategia empresarial (Investing.com, actualizado: 6 de mayo de 2025) https://www.investing.com/news/stock-market-news/ibm-ceo-sees-ai-reshaping-workforce-and-enterprise-strategy-4025923
• Confianza y transparencia: cómo prevenir sesgos en la IA con IBM (Escuela de Ciencias de Datos de la Universidad de Virginia) https://datascience.virginia.edu/pages/trust-and-transparency-preventing-bias-ai-ibm
• CEO de IBM: Los despidos debido a la IA llevaron a una mayor inversión en otros roles (PYMNTS.com, Fecha: 6 de mayo de 2025) https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/ibm-ceo-hr-layoffs-due-to-ai-led-to-more-investment-in-other-roles/
• IBM (IBM) utiliza IA para reestructurar su fuerza laboral, aumentando las contrataciones de programadores y vendedores (GuruFocus) https://www.gurufocus.com/news/2842162/ibm-ibm-utilizes-ai-to-restructure-workforce-increasing-programmer-and-sales-hires--ibm-stock-news?r=4bf001661e6fdd88d0cd7a5659ff9748&mod=news_archive
• Programa de ventas de la cooperativa de ingenieros de IA de 2025 (Carreras en IBM) (https://ibmglobal.avature.net/en_US/careers/JobDetail/AI-Engineer-Co-Op-2025-Sales-Program/18357)
• Es hora de preocuparse a medida que más empresas reemplazan a sus trabajadores con IA (Forbes, Fecha: 4 de mayo de 2025) https://www.forbes.com/sites/jackkelly/2025/05/04/its-time-to-get-concerned-klarna-ups-duolingo-cisco-and-many-other-companies-are-replacing-workers-with-ai/