En marzo de 2026, Goldman Sachs publicó un análisis del mercado laboral de Estados Unidos que no usó ningún modelo predictivo ni proyección futura. Usó los datos de nómina real del último año y llegó a un número concreto: la inteligencia artificial ya redujo el crecimiento mensual del empleo en aproximadamente 16.000 puestos y elevó la tasa de desempleo en 0,1 puntos porcentuales. Eso no es una estimación de lo que puede pasar. Es lo que ya pasó.
La cifra de 16.000 empleos mensuales puede parecer modesta en un mercado laboral que en años previos generaba entre 150.000 y 250.000 empleos por mes. Pero los economistas del banco señalan que el número no es el punto. El punto es que por primera vez existe evidencia empírica, trazable en los datos de nómina, de que la automatización por IA ya no es un riesgo futuro. Es un efecto presente, medible y en curso.
Quién pierde el trabajo primero
El informe combina dos índices para medir el impacto de la IA en cada ocupación: uno que evalúa el riesgo de que el trabajo sea sustituido completamente, y otro que mide el potencial de que la IA lo complemente y lo haga más productivo. Los resultados de esa combinación dibujan un mapa de quién está en mayor riesgo.
En el tope del ranking de sustitución aparecen, en este orden: operadores telefónicos, empleados de reclamos de seguros, cobradores de deuda, empleados de facturación, teleoperadores de marketing, empleados de liquidación de sueldos, asistentes legales, empleados de compras, correctores de texto y procesadores de documentos.
La lista tiene una lógica interna: todos esos trabajos comparten tres características. Son altamente repetitivos. Trabajan principalmente con información estructurada —formularios, registros, textos con formato predecible. Y su output es verificable sin necesidad de juicio complejo. Esas tres características son exactamente lo que los modelos de lenguaje grandes hacen mejor que los humanos en términos de velocidad y costo.
Lo que protege a otras ocupaciones también tiene lógica. Los controladores de tráfico aéreo, los radiólogos, los directores ejecutivos, los farmacéuticos y los fotógrafos aparecen al fondo del ranking de sustitución. Lo que tienen en común es diferente: trabajan con señales de alta ambigüedad, operan en entornos donde el error tiene consecuencias físicas inmediatas, o requieren juicio contextual que depende de información que no está en ningún sistema. Una IA puede ayudar a un radiólogo a procesar imágenes más rápido. Reemplazarlo en la decisión diagnóstica final es otra cosa.
Por qué los trabajadores jóvenes son los más afectados
El impacto de la IA sobre el empleo no se distribuye de manera uniforme. Goldman Sachs señala que los trabajadores más jóvenes —Generación Z, en particular— cargan de manera desproporcionada con los efectos negativos.
La razón no es que los jóvenes sean menos competentes. Es que los puestos de entrada al mercado laboral, históricamente, han sido los empleos más rutinarios y estructurados. Entrada de datos, atención al cliente, soporte legal básico, moderación de contenido, análisis financiero de primer nivel, programación de nivel inicial. Esas son las posiciones que los recién graduados conseguían para ganar experiencia mientras dominaban su campo. Son exactamente los trabajos que aparecen primero en el ranking de sustitución por IA.
En términos prácticos, esto significa que la escala de movilidad ascendente —conseguir un trabajo de entrada, aprender el campo, ascender— está en proceso de reestructuración antes de que la generación que más la necesita haya logrado pararse en el primer escalón. El impacto tiene dimensiones que van más allá del ingreso. Es sobre cómo se transmite el conocimiento profesional en las organizaciones, qué significa hacer carrera y cuánto tiempo lleva adquirir experiencia que las herramientas automáticas no pueden reemplazar.
La escala del problema a diez años
Goldman Sachs ya había publicado en 2023 una estimación que se volvió de referencia: la IA podría exponer a la automatización tareas que representan el 25% de todas las horas trabajadas en Estados Unidos, y unos 300 millones de empleos a nivel global. En 2026 actualizaron esa proyección con un horizonte más concreto: 25 millones de empleos reemplazados a escala global para finales de este año, y hasta 270 millones para 2030.
Esos números exigen contexto. "Expuesto a automatización" no es lo mismo que "eliminado". En muchos casos, la IA automatiza una porción de las tareas de un puesto sin eliminar el puesto completo. El trabajo cambia, no desaparece. El problema es que los trabajos que cambian de esa manera generalmente requieren menos personas para hacer el mismo volumen, lo que se traduce igualmente en menor crecimiento del empleo aunque no en despidos directos visibles.
El CEO de Goldman Sachs, David Solomon, dijo en Davos en enero de 2026 que el banco no adhiere a "la narrativa del apocalipsis laboral por la IA". Señaló que históricamente cada revolución tecnológica destruyó empleos y creó otros nuevos, y que el saldo neto a largo plazo fue positivo. Eso es históricamente correcto. También es históricamente correcto que las transiciones de ese tipo toman décadas, y que el costo durante la transición —el desempleo friccional, la desvalorización de habilidades adquiridas durante años— lo pagan personas concretas, no estadísticas agregadas.
Qué sectores crecen mientras los otros se contraen
El mismo informe que documenta los sectores en riesgo identifica sectores que están creciendo en paralelo. Los campos de ciberseguridad, ingeniería de sistemas de IA, análisis de datos avanzado y gestión de infraestructura tecnológica registraron un aumento de alrededor de 9.000 empleos mensuales en el período estudiado, junto con mejoras medibles de productividad en los trabajadores existentes.
El patrón no es nuevo. La automatización contable destruyó el trabajo rutinario de los tenedores de libros y creó demanda de contadores que pudieran interpretar, no solo registrar. La automatización industrial desplazó operarios de línea de montaje y creó demanda de técnicos de mantenimiento de robots. La pregunta en 2026 no es si el mismo patrón se va a repetir. La pregunta es a qué velocidad, y si los sistemas de educación y capacitación pueden ajustarse al ritmo del cambio en lugar de ir cuatro años atrás.
Goldman Sachs no tiene una respuesta a eso en su informe. Tiene los datos. Lo que se haga con ellos es, por ahora, una decisión de política pública que ningún modelo de lenguaje puede tomar.
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Fuente original: Un Mundo Loco
Fuentes: Fortune — AI is cutting 16,000 U.S. jobs a month · Goldman Sachs — How Will AI Affect the US Labor Market? · Goldman Sachs — The Jobs AI Is Likely to Boost—and Those It May Disrupt · Infobae — Qué empleos serán más desplazados por la IA · El Economista — IA y trabajo: qué empleos están en riesgo
