Impacto de la IA en el mercado laboral: medición y evidencia temprana según Anthropic
Me leí el paper de Anthropic y dos papers más que traen evidencia empírica (data dura de uso de la IA) así como teórica del impacto de la IA en el trabajo y te traigo los hallazgos.
El informe de Anthropic sobre el impacto de la IA en el mercado laboral está recién salido del horno (5 de marzo) y si bien hay un gráfico circulando en los medios, hoy me imprimí el documento completo y partí a mi café preferido para analizarlo. Aquí te traigo los principales hallazgos y mi análisis.
Hallazgos clave de la nueva investigación del equipo de economistas de Anthropic
Introducen la exposición observada , que combina la capacidad teórica de LLM y los datos de uso en el mundo real, ponderando los usos automatizados (en lugar de los aumentativos) y relacionados con el trabajo. En palabras simples miran las posibilidades teóricas y prácticas de la IA para automatizar. Acá no estamos hablando del escenario feliz tipo “con la IA puedo aumentar mis capacidades”. No acá, el alcance del análisis es: qué ocupaciones puede reemplazar la IA en lo inmediato y en el tiempo (teórico según las capacidades).
Concluyen que los trabajadores más expuestos son las mujeres, mayores, más educadas y mejor pagadas.
Hay poca evidencia de impacto en el desempleo hasta ahora.
Sin embargo, encontraron evidencia que hay menos jóvenes trabajadores siendo contratados en aquellas ocupaciones más expuestas.
Como la IA está lejos de alcanzar su capacidad teórica, queda claro que la cobertura real sigue siendo una fracción de lo que es factible. En palabras simples y siendo realista, en un escenario pesimista, el desplazamiento laboral podría ser peor de lo estimado.
Contexto sobre el impacto económico de la IA
Según los autores, las previsiones ocupacionales del gobierno han aportado poco valor más allá de extrapolar tendencias pasadas. Estiman que es más probable que el impacto de la IA se parezca más al de la Internet y el comercio con China que al impacto del COVID. Es decir, será un impacto más a mediano y largo plazo, que dependerá también de las políticas comerciales y de los ciclos de vida de los negocios.
Para mayor contexto, analicé también 2 fuentes ampliamente citadas en este paper:
El Índice económico de Anthropic actualizado a enero del 2026, un instrumento hermoso que mide una serie de indicadores de uso de Claude en distintos países y para distintas funciones.
Un paper del 2023 de investigadores de OpenAI con la Universidad de Pensilvania (“GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models”). Es un work in progress así que en cualquier minuto sale la actualización.
¿Por qué esas 2 fuentes son importantes?
índice económico de Anthropic
El índice económico de Anthropic proporciona las bases que alimentan este nuevo estudio sobre el impacto de la IA. Algunos hallazgos clave que dan contexto:
El uso de Claude se concentra en tareas de alta calificación, especialmente programación, y requiere más educación promedio que la economía general. Si estas tareas desaparecen del alcance de los trabajadores, el efecto sobre las habilidades restantes no es uniforme: para algunos roles (como agentes de viajes) implica deskilling; para otros (como administradores de propiedades), upskilling. De estos dos movimientos, el deskilling me parece interesante de analizar ya que potencialmente el trabajo de ciertas personas se haría más abrumador, menos interesante y desafiante y estaría asociado más con el aburrimiento que el aprendizaje y el desarrollo cognitivo. Por ej. si eres agente de viajes, en vez de estar planificando itinerarios tendrías que dedicarte más a perseguir a clientes y proveedores para que te paguen. Sobre eso en un próximo capítulo.
La exposición al trabajo laboral ajustada por éxito revela matices: Claude tiene alta tasa de éxito en tareas rutinarias (entrada de datos, arquitectura de bases de datos), pero su tasa cae en tareas complejas que tomarían más tiempo humano.
La adopción global es desigual y explicada principalmente por el PIB per cápita. Dentro de EE. UU., los estados con mayor concentración de profesionales en computación y matemáticas muestran mayor uso de Claude, aunque las diferencias entre estados se están reduciendo y podrían igualarse en 2–5 años.
Los países con mayor nivel educativo están mejor posicionados para beneficiarse de la IA, independientemente de las tasas de adopción.
Acá la “buena noticia” para países en vía de desarrollo es que aún hay mucho trabajo manual, menos % de universitarios y baja digitalización en algunas industrias, por ende las personas están más expuestas. Sin embargo, recordemos que vivimos en un sistema económico y social global dónde una cosa afecta a la otra, aunque indirectamente.
Como dato curioso, en LATAM los países “mejor” posicionados en el Índice económico de Anthropic son:
Perú
Costa Rica
Uruguay
Ecuador
Chile
Eso también amerita más análisis pero no nos distraigamos. La segunda fuente citada reiteradamente en la publicación de Anthropic:
El paper de Eloundou et al. (“GPTs are GPTs”, 2023)
El estudio de Eloundou, Manning, Mishkin y Rock (OpenAI/UPenn) es la referencia teórica de exposición que Anthropic utiliza y extiende. Qué nos dicen estos investigadores de OpenAI y la Universidad de Pensilvania:
Estimaron que un 80% de la fuerza laboral en EE. UU. podría tener al menos el 10% de sus tareas laborales afectadas por LLMs, y que un 19% podría ver afectado más del 50% de sus tareas.
Con herramientas complementarias (softwares construidos sobre LLMs), el porcentaje de tareas que la IA podría ejecutar pasa de un 15% al 47–56%.
Crucialmente, identificaron que el impacto es transversal a niveles salariales, con los empleos de mayores ingresos potencialmente más expuestos, un patrón que el estudio de Anthropic valida empíricamente.
Concluyeron que los LLMs tienen características de tecnologías de propósito general (GPTs), lo que implica que su impacto económico será persistente, creciente y difícil de anticipar con las herramientas analíticas actuales.
O sea…todo y nada podría pasar. El optimismo que me caracteriza ha sido ampliamente moderado por mis observaciones de los últimos años y mi experiencia reciente me obliga a invitarte a ser precavido/a y tener un plan B, C, D…
Leer más sobre eso:
Lo que la crisis del UX le enseñó al mundo tech (y cómo usarlo a tu favor)
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Mi resumen y análisis del AI Summit organizado por OpenAI y Fintual en CDMX
Las 10 ocupaciones más expuestas a la IA según Anthropic
El indicador de "exposición observada" es la cobertura real de tareas en uso automatizado y laboral de Claude:
Algunas observaciones:
En la lista hay roles técnicos (programadores, QA, seguridad TI) con administrativos y de contacto (servicio al cliente, entrada de datos, registros médicos), lo que demuestra que la exposición no se limita a las profesiones STEM.
El informe destaca que incluso el rol más expuesto (programadores, con 74.5%) está lejos de la cobertura teórica máxima que señalaba Eloundou et al., donde las tareas de Computación & Matemáticas tendrían un potencial del 94%. La brecha entre potencial y realidad observada es enorme.
Hay trabajadores con exposición cero, incluyendo cocineros, mecánicos, salvavidas y bartenders, es decir trabajos con fuerte componente físico o presencial que permanecen fuera del alcance actual de la IA.
El impacto de la IA en la situación laboral de los jóvenes
Los datos muestran que, a partir de 2024, los trabajadores jóvenes (22–25 años) tienen una probabilidad relativamente menor de ser contratados en ocupaciones de alta exposición a la IA. La tasa de entrada a empleos muy expuestos cayó cerca de medio punto porcentual mensual, mientras que la entrada a empleos poco expuestos se mantuvo estable en torno al 2% mensual. En términos agregados, esto representa una caída del 14% en la tasa de incorporación laboral en ocupaciones expuestas en la era post-ChatGPT, respecto a 2022.
Los autores no encuentran un aumento en el desempleo de jóvenes en ocupaciones expuestas, lo que a primera vista podría parecer tranquilizador. Sin embargo, señalan que esto no equivale a ausencia de efecto: muchos jóvenes que no son contratados simplemente no aparecen como desempleados porque son nuevos entrantes al mercado laboral, y pueden estar saliendo de la fuerza laboral o regresando a estudiar sin que eso quede registrado en las encuestas de desempleo.
Mi análisis rápido: basta con darse una vuelta por Reddit (los más jóvenes de repente no están taaan presentes en LinkedIn) e inclusive por LinkedIn, para darse cuenta que sí hay un impacto de la IA visible en los recién titulados de carreras con alta exposición a la IA. Si te estás preguntando qué estudiar, estás en lo correcto: es normal que te hagas preguntas. Ahora bien, puede que los más jóvenes no tengan tanto apego a sus funciones y profesión porque aún no la han aplicado, por ende su reconversión profesional podría ser más fácil que para los más senior.
Preguntas que me haría en el corto plazo:
¿Tu trabajo tiene que ver con el desarrollo de software, las finanzas, labores administrativas, arquitectura, ingeniería, ciencias sociales, legal, educación, biblioteconomía, artes y medios?
¿Es posible hacer tu trabajo a distancia?
¿Tu trabajo es automatizable?
¿Vives o trabajas en un país con alto índice de uso de la IA? (puedes revisar eso en el Índice Económico de Anthropic)
Si la respuesta a la mayoría de las preguntas es un “sí”, entonces tu trabajo está expuesto a ser desplazado por la IA. Sin llorar. Es así. En el mejor escenario eso no va a ocurrir y más vale prevenir. En el mejor de los mundos, tendrás más trabajo, ganarás más, tendrás un futuro seguro, más tiempo libre y mejor calidad de vida. En un escenario realista, tendrás que adaptarte a como dé lugar. En otro escenario llega la Tercera Guerra Mundial y la IA será nuestra última preocupación.
No hay que ignorar el efecto sistémico: aunque tu trabajo como tal no aparezca explícitamente en la tabla con las 10 ocupaciones de mayor riesgo, a menos que estés viviendo en un árbol (y en eso caso probablemente no estás leyendo eso), es muy probable que ese desplazamiento lento pero seguro del mercado laboral tenga un impacto en tu ocupación. Si trabajas en UX design y piensas que el diseño tiene mayor valor que la programación, déjame decirte que lo pensaría 2 veces…por allí vi algunos análisis en LinkedIn que dicen que el informe no habla del diseño UX. Claro que no habla, porque el diseño UX está súper vinculado con el desarrollo. El chiste se cuenta sólo.
Dato nerd: El documento de Anthropic se llama “Nowcasting”, de now (ahora) + forecasting (previsión), es decir análisis en tiempo real para entender la economía y el mercado. ¿En tu empresa están haciendo investigación con datos en tiempo real?
¿Te has leído el informe?
Referencias
Massenkoff, M., & McCrory, P. (2026, marzo 5). Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence. Anthropic. https://www.anthropic.com/research/labor-market-impacts
Appel, R., Massenkoff, M., McCrory, P., McCain, M., Heller, R., Neylon, T., & Tamkin, A. (2026, enero 15). The Anthropic Economic Index report: Economic primitives. Anthropic.
Anthropic Economic Index (consultado el 10 de marzo del 2026)
Eloundou, T., Manning, S., Mishkin, P., & Rock, D. (2023). GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models. arXiv preprint. https://arxiv.org/abs/2303.10130