Cuando hablamos de inteligencia artificial y mercado laboral, la pregunta más común continúa siendo:
“¿La IA eliminará mi empleo?”
Es una pregunta legítima.
Pero quizá se concentre demasiado en el resultado más extremo.
Una profesión no necesita desaparecer para verse profundamente afectada.
El puesto puede continuar existiendo.
La empresa puede seguir contratando.
El profesional puede conservar su empleo.
Y, aun así, el valor económico de ese trabajo puede cambiar.
El impacto de la inteligencia artificial puede aparecer primero mediante salarios menores, aumentos más débiles, contratos más precarios, equipos reducidos, objetivos mayores y menor poder de negociación.
La vacante permanece.
Pero comienza a reescribirse la relación entre lo que entrega el profesional y lo que consigue recibir.
Por eso, la pregunta más útil quizá no sea solamente:
“¿Mi empleo continuará existiendo?”
Tal vez sea:
“¿Cuánto estará dispuesto a pagar el mercado por mi trabajo cuando una parte se vuelva más sencilla, rápida o barata?”
El empleo y el salario no se mueven juntos
Es posible que el número de empleos permanezca relativamente estable mientras los salarios se transforman.
Una empresa puede continuar necesitando desarrolladores, analistas y profesionales de soporte.
Pero, si las herramientas permiten que más personas ejecuten parte de esas actividades, la organización podrá ampliar la cantidad de candidatos considerados aptos.
Cuando la oferta de profesionales crece más rápido que la demanda, disminuye el poder de negociación.
La empresa no necesita eliminar el puesto.
Puede simplemente pagar menos por el mismo título.
También puede contratar profesionales menos experimentados para tareas que antes exigían mayor especialización.
Combinar dos funciones.
Externalizar la actividad.
Sustituir un empleo estable por trabajo temporal o independiente.
Puede mantener el salario nominal y aumentar considerablemente el volumen esperado.
En este último caso, el profesional no recibe menos dinero.
Recibe menos por cada unidad de responsabilidad, esfuerzo o valor producido.
La presión salarial no siempre aparece como una reducción explícita.
En ocasiones, aparece como la ausencia de un aumento.
La IA puede democratizar una tarea
Consideremos una actividad que antes exigía varios años de formación.
Crear una primera versión de código.
Producir un análisis.
Estructurar un informe.
Desarrollar una presentación.
Escribir una consulta.
Interpretar un documento técnico.
Cuando la inteligencia artificial reduce la dificultad inicial de estas tareas, más personas consiguen realizarlas.
Esto puede ser positivo.
El conocimiento se vuelve más accesible.
Los profesionales ganan autonomía.
Las empresas pequeñas pueden realizar trabajos que antes estaban fuera de su alcance.
Pero existe una consecuencia económica.
Cuando una capacidad deja de ser escasa, su precio tiende a sufrir presión.
El Barómetro Global de Empleo e IA 2026 de PwC describe un mercado laboral con dos velocidades.
En algunas funciones, la IA actúa como multiplicadora del especialista. La tecnología absorbe tareas rutinarias y aumenta el valor del criterio, la creatividad y el liderazgo humano. PwC denomina estas funciones “profesionalizadas”.
En otras, la IA facilita la actividad para los no especialistas. Estas funciones se describen como “democratizadas”.
Según el análisis, las funciones profesionalizadas presentaron un crecimiento dos veces mayor en el número de vacantes y un crecimiento salarial un 42% superior al de las funciones democratizadas desde 2021.
Esta distinción es importante.
La IA no presiona todos los salarios en la misma dirección.
Puede aumentar el valor de quienes utilizan la tecnología para ampliar una especialización difícil de sustituir.
Y puede reducir el valor de mercado de quienes ofrecen principalmente una ejecución que se volvió más accesible.
Automatizar parte del trabajo modifica el precio del conjunto
Una profesión está formada por varias tareas.
Algunas son escasas y complejas.
Otras son repetitivas.
Algunas exigen criterio.
Otras siguen patrones claros.
El salario remunera el conjunto.
Cuando la IA automatiza una parte, la empresa puede reevaluar el valor de todo el puesto.
Imaginemos un profesional cuyo trabajo contiene diez actividades.
Cuatro pasan a ser realizadas casi por completo por una herramienta.
Las otras seis todavía necesitan una persona.
La profesión no desapareció.
Pero la empresa puede concluir que la función exige menos tiempo, menos especialización o menos trabajadores.
Esta conclusión puede ser correcta o equivocada.
Las actividades restantes quizá sean más difíciles y arriesgadas.
El profesional puede necesitar revisar la producción automática, resolver excepciones y asumir la responsabilidad por un volumen mucho mayor.
Aun así, la empresa puede utilizar la automatización como argumento para reducir el valor percibido de la función.
El trabajo humano no fue eliminado.
Fue reposicionado como complemento de la herramienta.
Los complementos suelen tener menos poder cuando la organización trata la tecnología como el elemento principal.
La productividad no garantiza un aumento salarial
La promesa de la IA es aumentar la productividad.
En teoría, un profesional más productivo genera más valor y puede recibir más.
En la práctica, la distribución no ocurre automáticamente.
La ganancia puede utilizarse para aumentar los salarios.
También puede convertirse en beneficios, reducción de precios, expansión de la operación, disminución de la plantilla o aumento de los objetivos.
Quien controla la tecnología y quien posee poder de negociación influyen en la distribución.
Un estudio de investigadores del Fondo Monetario Internacional publicado en julio de 2026 estimó, utilizando datos observados de uso, que el tiempo actualmente ahorrado por la IA podría equivaler a aproximadamente 2,7 billones de dólares anuales en costes laborales, o el 3,4% del PIB combinado de los 86 países analizados.
Los autores destacan que se trata de una medida indicativa del coste laboral correspondiente al tiempo ahorrado, no de dinero convertido automáticamente en crecimiento económico. En las economías en desarrollo, el valor medido a través del uso de IA permaneció concentrado en un pequeño grupo de ocupaciones profesionales.
Este resultado muestra la dimensión de la oportunidad.
También muestra la dimensión de la disputa.
Si la IA ahorra una hora del trabajo de una persona, ¿quién recibe el valor de esa hora?
¿El profesional?
¿La empresa?
¿El cliente?
¿El proveedor de la herramienta?
No existe una respuesta tecnológica.
Existe una negociación económica.
El profesional puede producir más y continuar recibiendo lo mismo
Una de las formas menos visibles de presión salarial aparece cuando aumenta la productividad, pero la remuneración permanece estable.
Antes, un equipo completaba diez tareas por semana.
Con IA, consigue completar quince.
La empresa puede interpretar esa ganancia como una nueva capacidad.
O transformarla inmediatamente en un nuevo objetivo mínimo.
Después de algunos meses, quince tareas dejan de parecer un avance.
Se convierten en lo esperado.
El profesional trabaja con herramientas más poderosas, gestiona más entregas, revisa más código, atiende a más clientes y asume mayor responsabilidad.
Su salario continúa igual.
En esta situación, la tecnología no redujo nominalmente la remuneración.
Redujo la remuneración en relación con el valor producido.
Este efecto puede ser difícil de percibir porque el profesional puede sentir que está progresando.
Entrega más.
Recibe elogios por su eficiencia.
Aprende nuevas herramientas.
Pero no participa proporcionalmente en la ganancia económica.
La productividad sin distribución puede significar solamente intensificación del trabajo.
Un estudio publicado por el NBER relacionó una mayor exposición a la IA con jornadas más largas y menos tiempo de ocio, principalmente en situaciones en las que la tecnología complementaba el trabajo humano en lugar de sustituirlo. Como estudio observacional, el resultado no demuestra que la IA alargará las jornadas en todos los contextos, pero advierte que las herramientas productivas también pueden extender el trabajo en vez de reducirlo.
Los equipos más pequeños pueden negociar peor
Cuando los equipos disminuyen, podríamos imaginar que los profesionales restantes se vuelven más valiosos.
En algunos casos, ocurre.
En áreas con una escasez real de competencias, los profesionales capaces de operar sistemas críticos, integrar IA y asumir responsabilidades complejas pueden aumentar su poder de negociación.
Pero los equipos más pequeños también pueden significar menos alternativas para el trabajador.
La empresa concentra el conocimiento en pocas personas.
Aumenta su dependencia interna.
Al mismo tiempo, amplía las responsabilidades y crea una cultura en la que todos temen ser la próxima reducción.
En este entorno, el profesional puede aceptar más trabajo sin exigir una compensación proporcional.
La inseguridad reduce la disposición para negociar.
El mercado no necesita un desempleo masivo para disciplinar los salarios.
Basta con que los profesionales crean que existen menos oportunidades externas y muchos candidatos disponibles.
La prima salarial de la IA existe, pero no es para todos
Los datos actuales también apuntan en la dirección opuesta a una compresión generalizada.
PwC identificó, en 2026, una prima salarial media del 62% en las vacantes que exigían competencias específicas de IA. Estos anuncios crecieron un 69%, mientras que el mercado total analizado creció un 9%.
La prima varió considerablemente entre sectores, llegando al 118% en algunas áreas y quedándose en el 16% dentro del sector público y gubernamental.
Esto demuestra que el conocimiento de IA puede generar una ventaja económica significativa.
Pero no significa que cualquier persona que utilice una herramienta vaya a recibir un 62% más.
La prima está relacionada con competencias escasas y exigidas explícitamente.
También puede reflejar la experiencia, el sector, la ubicación y la complejidad de las vacantes.
Además, una prima elevada atrae a nuevos profesionales.
La oferta aumenta.
Las herramientas se simplifican.
Los conocimientos antes escasos se vuelven comunes.
Con el tiempo, una parte de la prima puede disminuir.
Aprender IA continúa siendo importante.
Pero construir una carrera únicamente alrededor de la habilidad más popular del momento puede sustituir una vulnerabilidad por otra.
El mercado puede dividir una profesión en dos niveles
A medida que la IA asume tareas más previsibles, una misma profesión puede separarse.
Por un lado, quedan profesionales que operan herramientas, ejecutan tareas estructuradas y revisan resultados sencillos.
Por otro, quedan profesionales que definen problemas, integran sistemas, evalúan riesgos, toman decisiones y responden por las consecuencias.
Los títulos pueden ser semejantes.
Los salarios no.
Esta división ya aparece en la diferencia entre funciones profesionalizadas y democratizadas identificada por PwC.
Cuando la IA amplía al especialista, el criterio y el conocimiento contextual se vuelven más valiosos.
Cuando permite que no especialistas ejecuten la actividad, aumenta la competencia y el crecimiento salarial tiende a ser menor. o para el profesional no consiste solamente en perder el empleo.
Consiste en permanecer en el lado de la profesión que se está convirtiendo en una commodity.
La experiencia puede perder valor en algunas tareas y ganarlo en otras
Durante años, las empresas pagaron más por los profesionales experimentados porque ejecutaban las tareas con mayor rapidez y precisión.
La IA reduce una parte de esa ventaja.
Un principiante puede producir una primera versión razonable.
Acceder a explicaciones.
Explorar una base de código.
Crear pruebas.
Generar alternativas.
Esto reduce la distancia en la ejecución inicial entre diferentes niveles de experiencia.
Pero la tecnología no elimina automáticamente la diferencia de criterio.
El profesional experimentado comprende las consecuencias.
Percibe inconsistencias.
Identifica riesgos difíciles de describir.
Comprende la historia del sistema y de la empresa.
La experiencia pierde valor cuando se limitaba a conocer atajos operativos.
Gana valor cuando representa repertorio, decisión y responsabilidad.
Este movimiento ayuda a explicar por qué algunas funciones experimentadas son más valoradas mientras parte del trabajo intermedio sufre presión.
La IA no reduce necesariamente la prima de la experiencia.
Modifica aquello que cuenta como experiencia valiosa.
El trabajo júnior puede sufrir una presión doble
Los profesionales iniciales pueden enfrentar dos dificultades al mismo tiempo.
La primera es la reducción de las oportunidades de entrada.
La segunda es la disminución del precio de las tareas que todavía pueden ofrecer.
Si la IA ejecuta actividades estructuradas, las empresas pueden contratar menos júnior.
Cuando los contratan, pueden argumentar que las herramientas permiten que el profesional produzca más desde el primer día.
Aumenta la exigencia.
El salario no acompaña necesariamente.
Un informe de investigadores del FMI publicado en enero de 2026 encontró salarios mayores en las vacantes que exigían competencias nuevas, especialmente relacionadas con TI e IA. Pero también relacionó la difusión de estas competencias con menor empleo en ocupaciones altamente expuestas y con poca complementariedad con la tecnología, creando riesgos especialmente relevantes para los jóvenes.
Esto puede crear una paradoja.
El mercado paga muy bien por competencias avanzadas de IA.
Pero presiona el valor de las tareas iniciales que la IA facilita.
El profesional principiante necesita invertir más para entrar en una vacante cuyo poder de negociación puede ser menor.
La presión puede aparecer en el tipo de contrato
El salario formal no es la única medida de la calidad económica de un empleo.
La empresa puede mantener el valor mensual, pero modificar la relación contractual.
Puede sustituir un empleo estable por trabajo temporal.
La contratación directa por prestación de servicios.
El equipo interno por la externalización.
La jornada definida por entregas.
La remuneración fija por pagos variables.
El profesional puede recibir un valor bruto semejante y asumir más costes, riesgos y periodos sin ingresos.
La IA facilita la fragmentación de algunas actividades.
Cuando el trabajo puede dividirse en tareas más pequeñas, resulta más fácil distribuirlo entre proveedores, plataformas o profesionales independientes.
La profesión continúa existiendo.
Pero su protección económica disminuye.
Por eso, analizar solamente los salarios medios puede ocultar cambios en la estabilidad, los beneficios y la previsibilidad.
La OIT destacó, en su revisión de evidencias de junio de 2026, que los principales riesgos actuales de la IA incluyen la desigualdad, la reducción de las oportunidades para los jóvenes, la autonomía y la calidad del empleo, no solamente la cantidad total de puestos.
La tecnología puede debilitar la autoría percibida del resultado
Existe otro efecto sobre el poder de negociación.
Cuando una empresa cree que gran parte del resultado fue producido por la herramienta, puede atribuir menos valor a la persona.
El profesional completó la tarea.
Pero la organización piensa:
“La IA hizo casi todo.”
Esta percepción puede ser injusta.
Quizá el profesional haya definido el problema, proporcionado el contexto, identificado errores, integrado el resultado y asumido toda la responsabilidad.
Estas actividades son menos visibles que el código o el documento final.
Cuando el valor humano se desplaza hacia trabajos invisibles, el profesional necesita hacer comprensible su contribución.
No para reivindicar la autoría de cada línea.
Sino para demostrar que la herramienta por sí sola no habría producido un resultado confiable.
Quien no consigue explicar su contribución corre el riesgo de parecer solamente el operador de un sistema que la empresa considera entregable a cualquier persona.
El valor se está desplazando desde la ejecución hacia el control
Si la ejecución se abarata, el mercado comienza a valorar otras partes del proceso.
Definir correctamente el problema.
Establecer criterios.
Seleccionar datos.
Integrar herramientas.
Validar resultados.
Gestionar riesgos.
Tomar decisiones.
Comunicar consecuencias.
Asumir responsabilidad.
Estas capacidades pueden proteger el poder de negociación porque son más difíciles de estandarizar.
Pero ninguna protección es permanente.
Algunas también serán automatizadas parcialmente.
La estrategia no debe consistir en buscar una tarea que la IA nunca podrá realizar.
Esta predicción es imposible.
Una estrategia más resistente consiste en avanzar continuamente hacia posiciones en las que el profesional comprende el sistema completo, aprende con los cambios y puede asumir problemas nuevos.
¿Qué protege el salario de un profesional?
Ninguna competencia ofrece protección absoluta.
Pero algunos factores aumentan el poder de negociación.
El primero es la escasez real.
No basta con utilizar una herramienta popular. Es necesaria una combinación de conocimientos difícil de encontrar.
El segundo es la proximidad con el resultado.
Los profesionales capaces de demostrar impacto sobre ingresos, costes, riesgos, calidad o clientes suelen negociar mejor que quienes son evaluados únicamente por el volumen de tareas.
El tercero es la responsabilidad.
Cuanto mayores sean las consecuencias de una decisión, mayor será la necesidad de personas capaces de responder por ella.
El cuarto es el conocimiento contextual.
Comprender sistemas, clientes, regulaciones y procesos específicos crea un valor difícil de sustituir inmediatamente.
El quinto es la movilidad.
Poder trabajar en diferentes sectores, funciones o mercados aumenta las alternativas y fortalece la negociación.
El sexto es la capacidad de aprendizaje.
Cuando una tarea pierde valor, el profesional necesita construir valor en otra parte del proceso.
¿Qué deberían medir las empresas?
Las empresas que adoptan IA necesitan evitar métricas superficiales.
Cantidad de código.
Número de tareas.
Volumen de documentos.
Tiempo medio de respuesta.
Estos indicadores pueden aumentar mientras disminuyen la calidad, la comprensión y la sostenibilidad.
También pueden incentivar a las empresas a concluir que los profesionales se volvieron menos valiosos simplemente porque producen más con herramientas.
Una medición más responsable debería considerar:
valor generado;
calidad;
retrabajo;
incidentes;
tiempo de revisión;
riesgos evitados;
aprendizaje;
satisfacción de los clientes;
salud del equipo;
distribución de las ganancias de productividad.
Cuando la empresa mide solamente la producción, tiende a transformar cualquier aumento de capacidad en una nueva obligación.
Cuando mide el valor, consigue diferenciar la productividad real de la intensificación.
Los salarios no sufrirán la misma presión
No existe un único futuro salarial para la era de la IA.
Algunos profesionales recibirán menos.
Otros recibirán más.
Algunos cargos perderán prestigio.
Otros se volverán estratégicos.
Una parte de la diferencia dependerá de la capacidad de la IA.
Otra dependerá de la organización del trabajo.
Otra dependerá de las leyes, los sindicatos, los contratos y las instituciones.
Y otra dependerá del poder de negociación de cada grupo.
Un análisis de la OIT sobre productividad agregada advirtió que, sin políticas relacionadas con competencias, infraestructura digital, protección social, competencia y negociación colectiva, la IA puede ampliar las diferencias de productividad e ingresos entre empresas, trabajadores y países.
La tecnología crea la ganancia potencial.
Las instituciones ayudan a decidir quién la recibe.
Entonces, ¿el impacto llegará primero al salario?
Para muchos profesionales, probablemente.
No necesariamente mediante una reducción directa.
Puede llegar a través de aumentos menores.
Objetivos mayores.
Menos personas en el equipo.
Más responsabilidades.
Contratos peores.
Mayor competencia.
Menos oportunidades de promoción.
O pérdida de valor de las tareas que sostenían un determinado nivel salarial.
Para otros, el efecto será el opuesto.
La IA ampliará su capacidad, aumentará su responsabilidad y hará más escasa su combinación de competencias.
Estos profesionales podrán capturar una prima salarial relevante.
La diferencia estará en la forma en que la tecnología se relaciona con su conocimiento.
¿Sustituye principalmente aquello que ofrecen?
¿O amplía aquello que saben hacer?
¿Hace que su trabajo sea accesible para más personas?
¿O les permite resolver problemas que pocas personas pueden asumir?
El empleo puede sobrevivir mientras la carrera pierde valor
Este es el riesgo que los titulares sobre desempleo no consiguen mostrar.
Una persona puede continuar trabajando.
Continuar ocupada.
Continuar entregando.
Y percibir, con el paso de los años, que su remuneración ya no acompaña la productividad, la responsabilidad ni el coste de vida.
El puesto no desapareció.
Su capacidad para sostener una carrera se debilitó.
Por eso, prepararse para la IA no significa solamente evitar un despido.
Significa proteger la capacidad de negociar.
Hacer visible el valor producido.
Desarrollar competencias complementarias.
Acercarse a las decisiones.
Construir alternativas profesionales.
Comprender quién captura las ganancias de productividad.
La inteligencia artificial puede aumentar enormemente el valor creado por una persona.
Esto no significa que aumentará automáticamente el valor pagado a esa persona.
Entre la productividad y el salario existe una negociación.
Y, en el mercado laboral, la tecnología nunca fue el único factor que decidió quién ganaba esa negociación.