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Dentro del bombardeo de noticias sobre la inteligencia artificial, hay artículos, estudios o meras declaraciones que se pegan al relato hasta el punto de amenazar con moldear el futuro de la llegada de una tecnología que sigue siendo profundamente divisiva. Entre aquellos escépticos, nada ha sido más citado que un estudio de la Universidad de Stanford del pasado año en el que se mencionaba que un 95% de los proyectos de IA dentro de las empresas había fracasado.
De la infinita creación de artículos sobre IA han salido numerosas réplicas, muchas en boca de los CEO de las empresas detrás de su hiperacelerado crecimiento. En el fondo de todo estos debates hay dos asuntos mollares, con permiso de la evolución del mercado: ¿Conseguirá la IA disparar la productividad? ¿Cómo afectará esto al futuro del trabajo?
El debate se ha intensificado de nuevo a raíz de tres artículos esta dos semanas. El primero, de Matt Shumer, CEO de una startup de escritura con IA en la red social X. El texto, titulado Algo grande está pasando acumula más de 80 millones de lecturas y, sin revolucionar nada, se ha convertido en un resumen oficial del impacto que la IA está teniendo en todas las profesiones técnicas y su potencial repercusión en la economía mundial. "Creo que la respuesta más honesta es que nada que se pueda hacer en un ordenador es seguro en el medio plazo. Si tu trabajo tiene lugar en una pantalla (...) la IA viene a por una parte significativa de él".
Apoyando la tesis, el director del Laboratorio de Economía Digital de Stanford, Erik Brynjolfsson, redactaba el pasado 15 de febrero un análisis en The Financial Times, en el que daba dos cifras que para él reforzaban la teoría de que el impacto de la IA ha llegado a la economía estadounidense: la reducción de la previsión de contrataciones en Estados Unidos en unos 400.000 trabajadores, frente a un crecimiento del PIB que se mantuvo fuerte (3,7%) en el último trimestre. El académico relaciona este desacoplamiento con la gran promesa de la IA para muchos ejecutivos: hacer mucho más con los mismos -o incluso con menos- trabajadores.
A esta teoría se unió un explosivo ensayo publicado el pasado lunes en Citrini Research. El texto recogía una visión donde los agentes de IA de las grandes plataformas como Claude y OpenAI ocupaban por completo sectores como el comercio electrónico y el Ielevando el paro estadounidense más de un 10%. Lo que la firma de análisis defendió como un ejercicio de construcción hipotético y teórico fue leído como análisis por muchos inversores. Acciones como las de DoorDash (el equivalente a Glovo en EEUU) se hundieron casi un 8%.
Un estudio del Centro para la Investigación de la Economía Política (CEPR) entre las empresas europeas se sitúa en un punto intermedio entre ambas posturas. Tras analizar 12.000 compañías concluye que las firmas que adoptaban IA veían como crecía un 4% su productividad, sin que haya evidencia de que se redujera el empleo por el camino.
Entre las actividades donde se ven mayores ganancias están las tareas de consultorías, la redacción de documentos y el código. El estudio constata también otro elemento que hace cuestionar el potencial de cambio real en la estancada productividad continental: la diferencia de adopción entre grandes empresas y pymes. En Europa, un 45% de las grandes empresas han desplegado la IA, frente a un 24% en las empresas de entre 10 y 49 trabajadores. Es de esperar que entre microempresas y autónomos el porcentaje sea mucho menor.
Es la tesis defendida, por ejemplo, por Ignacio de la Torre en su columna en EL MUNDO, donde recuerda que las economías occidentales "siguen siendo economías en las que las pymes representan más de la mitad del PIB y, hasta la fecha, la adopción entre ellas es limitada". Datos del INE hablaban de un 18% de adopción entre las pymes en España en 2024.
Valero Marín, presidente de IndesIA, la asociación creada por nueve grandes corporaciones españolas para expandir el uso de la inteligencia artificial, concuerda con este diagnóstico. "Evidentemente, el despliegue de IA generativa está siendo más impulsado por grandes empresas, como la IA convencional en el pasado, y las grandes empresas la están enfocando principalmente a cómo mejora la productividad", remarca.
"Hay un concepto de copiloto o asistente que puede cambiar mucho determinadas dinámicas de mercado laboral como consultoría o trabajo de la gestión. Yo creo que ahí cuando la tecnología madure, y le queda muy poco, la disrupción de la productividad va a ser muy fuerte", subraya.
Marín reconoce que el desafío es llevarlo a las pymes. Para ello, la asociación ha encabezado un proyecto con fondos europeos para crear una plataforma que permite acceder a las pymes a soluciones de IA adaptadas a sus necesidades: un agente de gestoría, otro de búsqueda de ayudas y subvenciones. "El problema lo tenemos en la pyme y sobre todo en la española que el 95% son pymes", explica. "Nosotros tenemos la obsesión de que en esa colaboración público privada existan plataformas públicas en donde la pyme puedan acceder a productos autoconsumibles que contengan inteligencia artificial", apunta el directivo.
La tesis se basa en que en este tipo de empresas "casi todos los problemas son muy comunes", un enfoque que está adoptando Anthropic, con soluciones verticales para cada uno de los grandes sectores (marketing, finanzas, estrategia...).
La carrera por dar resultado
La presión por mostrar que la IA nos hace más productivos no se queda solo en el gran cuadro de los indicadores macroeconómicos, sino que se arrastra a la microeconomía. Un reciente estudio de Boston Consulting Group (BCG) señalaba que la mitad de los CEO de las grandes empresas consideraba que su trabajo dependía de que su estrategia para surcar esta ola fuese vista como exitosa.
Tras dos años de euforia total por la inteligencia artificial, en los que las grandes empresas llegaron a emprender decenas y hasta centenares de proyectos piloto, las grandes corporaciones están obligadas a mostrar a los inversores su progreso en este área y el impacto que están consiguiendo extraer de esta tecnología.
Así, la presentación de informes anuales se ha convertido en un reguero de empresas sacando pecho del éxito de sus iniciativas, muchas de ellas con ese potencial de exportarse a todo un sector que está empezando a imponerse en las narrativa sobre cómo aplicar IA.
Un ejemplo son los gigantes energéticos. Repsol la ha desplegado en casi todas sus áreas de negocio: desde optimizar los tiempos de perforación de pozos hasta personalizar hasta niveles nunca vistos las ofertas comerciales que lanza a sus clientes o la gestión de asuntos legales. La energética ya publicó hace un año un paper en colaboración con el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en el que apuntaba que la IA generativa generaba ahorros de dos horas a la semana.
Endesa, por su parte, la ha incorporado para reducir los desplazamientos de sus técnicos, que ya se apoyan en la IA para detectar consumos anómalos, en la lectura de contadores. Además, bajo el nombre Smart Contact Management, ha desarrollado una herramienta que surgió como un simple sistema de auditoría del call center, pero que ya se ha convertido en uno de los proyectos más significativos de su carrera tecnológica. Emplea técnicas de speech analytics para transcribir cada conversación entre agente y cliente, luego una capa de IA evalúa qué se dice, cómo se dice y qué acciones realiza el agente en el sistema. El salto de escala ha sido fulminante: las llamadas auditadas han pasado del 1% en 2024 al 24% en 2025, con previsión de alcanzar el 60% en 2026, algo impensable con auditorías manuales.
En esta línea, Marín da ejemplos de otros socios de IndesIA como Ferrovial, que creó un piloto con 300 trabajadores que han reportado un beneficio de 90 minutos semanales. Otros no dudan en ponerse objetivos relacionados con su productividad de cara al mercado. En su nuevo plan estratégico, Banco Santander asegura que la IA le permitirá generar "más de 1.000 millones de euros de valor de negocio (ahorros de costes más ingresos) a partir de iniciativas en datos e inteligencia artificial, lo que contribuirá en torno a 1 punto porcentual a la mejora de la ratio de eficiencia del grupo".
La transformación en empleo
El otro elemento probatorio de la productividad y adopción a la nueva economía es el porcentaje de código escrito por IA. A principios de año, Dario Amodei, CEO de Anthropic, vaticinó en el Foro de Davos que la IA podría ocupar el puesto de los desarrolladores de software en 12 meses. La última versión de Codex, el modelo de programación de OpenAI, se ha convertido en el primer modelo de la compañía que ha autoperfeccionado su código.
Empresas con negocios tradicionales como los supermercados Walmart han trasladado a los inversores que el 40% del código que se implementa en la compañía ya se hace con inteligencia artificial. En compañías punteras en el desarrollo de esta tecnología como Google, el texto creado por inteligencias artificiales ya supera la mitad del código puesto en producción, mientras que en el caso de JP Morgan, el mayor banco del mundo, se ha dado ya acceso a herramientas de IA a más del 50% de los empleados y sus responsables hablan abiertamente de un cambio en su mentalidad de contratación y el tamaño que tienen que tener sus nuevos equipos de trabajo.
Este tipo de previsiones y evidencias ponen en cuestión si no estamos a la puerta de una contracción masiva del mercado de financieros, consultores y, especialmente, el de programadores, la profesión a la que se empujaba a todo joven estudiante hasta hace apenas un par de años. Los primeros estudios al respecto apuntan a que es en este segmento de empleados donde la IA está empezando a contraer de forma visible el volumen de ofertas laborales disponibles para los nuevos profesionales.
Precisamente, esta semana se celebra en Barcelona el Talent Arena, el mayor evento para programadores de Europa. Su organizador Mobile World Capital ha dado acceso a Actualidad Económica a datos que muestran cómo han evolucionado las ofertas de trabajo. En el sector hubo 97.921 ofertas, la gran mayoría para desarrollo de apps, un perfil de lo más afectados por el código generativo con IA, y en 2025 los indicios preliminares apuntan a que subirá más.
"La IA está automatizando ciertos roles y funciones, especialmente el rol del programador de primeros años, el más junior. Es uno de los ámbitos más susceptibles de ser automatizados. La realidad es que esa demanda de perfil júnior de programación se ha reducido", señala Jordi Arrufí, director de Talento Digital en Mobile World Capital Barcelona.
Arrufí apunta a que esta caída en perfiles de etapas más tempranas se está viendo compensada por dos tendencias: una ampliación de lo que se considera tecnología y la llegada de importantes inversiones a otros campos con componente tecnológico como el espacial.
"Comparé las ofertas de trabajo de 2024 con 2025 y me llevé la sorpresa de que en realidad en el 2025 se incrementó ligeramente el número de ofertas. Es compatible que caiga el júnior, pero se vea compensado con una demanda mayor de perfiles más sénior", señala el directivo, que también llama a no atribuir todo a la inteligencia artificial, ya que hay otros factores que influyen en la demanda de perfiles tecnológicos y también que la búsqueda de perfiles sénior es más difícil de cubrir, por lo que duran más las ofertas. "El perfil de especialista va a seguir siendo necesario", afirma Arrufí, que reconoce la incertidumbre que marca todas las predicciones. Mientras, el mercado oscila: del temor a la burbuja a pronosticar el fin de las empresas de software, pero de fondo la evidencia empieza a acumularse y los indicios de aumentos de productividad cada vez se parecen más a una tendencia.