La IA crea más empleos de los que destruye: la paradoja de Jevons

Durante los últimos dos años, la historia consensuada sobre la IA ha sido simple y aterradora: los grandes modelos de lenguaje desmantelarán el trabajo administrativo, y los ingenieros de software serán los primeros en la fila. El último estudio de Citadel Securities sugiere que está ocurriendo lo contrario, al menos para los ingenieros de software.

En una reciente nota macroeconómica global, Citadel destaca un hecho sorprendente: las ofertas de empleo para ingenieros de software han aumentado un 11 % interanual, incluso cuando las ofertas de empleo en la economía se mantienen estancadas o disminuyen. Los datos provienen de Indeed y no están respaldados por un impulsor de Silicon Valley, sino por el imperio de creación de mercado de aproximadamente 65 000 millones de dólares de Ken Griffin.

Si la IA ya está destruyendo empleos relacionados con el conocimiento, el mercado laboral lo demuestra de una forma peculiar.

Lo que realmente dicen los datos de Citadel

El informe "Crisis Global de Inteligencia 2026" de Citadel presenta un panorama general: el desempleo en EE. UU. se sitúa en el 4,28 %, el gasto de capital en IA ronda el 2 % del PIB (aproximadamente 650 000 millones de dólares), los productos básicos relacionados con la IA han aumentado un 65 % desde principios de 2023 y se prevé la construcción de unos 2800 centros de datos solo en EE. UU. Esto es lo que se percibe como un auge de la inversión, no un colapso del mercado laboral.

En este contexto, su gráfico de Indeed muestra dos líneas: una para las ofertas de empleo generales y otra para las ofertas de empleo de ingenieros de software.

·       Las ofertas de empleo generales se mantienen estables o incluso disminuyen.

·       Las ofertas de empleo de ingenieros de software están aumentando considerablemente, un 11 % interanual.

El argumento de Citadel es contundente: a pesar de toda la retórica de la "desintermediación inminente", los datos laborales en tiempo real no muestran una inflexión en la destrucción de empleo impulsada por la IA en la actualidad. De hecho, la escasez de mano de obra y la creciente demanda de puestos técnicos contrastan con las narrativas más sensacionalistas sobre el desempleo provocado por la IA.

Por qué la paradoja de Jevons es importante para la estrategia de IA

Para comprender la situación, hay que remontarse a un economista del siglo XIX, William Stanley Jevons. Jevons observó que aumentar la eficiencia del uso del carbón en las máquinas de vapor no reducía su consumo; lo hacía tan atractivo económicamente que el consumo total se disparaba.

Esta paradoja de Jevons se manifiesta cuando un insumo clave se abarata drásticamente:

· El coste unitario disminuye.

· Nuevos casos de uso se vuelven viables.

· La demanda total de la capacidad subyacente se dispara.

La IA está haciendo lo mismo con el software. La programación se ha vuelto más rápida y económica gracias a herramientas como los asistentes de código y el andamiaje basado en modelos. Esto no lleva a las empresas a desarrollar menos software, sino a preguntarse: "¿Qué más podemos automatizar, optimizar o crear que antes fuera demasiado caro?".

Citadel define la IA como un shock de productividad: un shock de oferta positivo que reduce los costos marginales, expande la producción potencial y, a mediano plazo, aumenta los ingresos reales. Históricamente, las tecnologías que generan este tipo de shock (electrificación, combustión interna, informática) modifican la estructura de la demanda y crean nuevas categorías de trabajo en lugar de simplemente destruirla.

Para los ejecutivos, la implicación es clara: si se trata la IA principalmente como una herramienta para reducir costos, se perderá la oportunidad más importante. La verdadera pregunta estratégica es cómo redistribuir el dividendo de la productividad en nuevos productos, mercados y capacidades.

La división oculta en los "trabajos tecnológicos"

El enfoque de la Ciudadela también ayuda a desentrañar un importante matiz del mercado laboral que muchos paneles de control desdibujan: no todos los puestos técnicos son iguales.

En los datos de EE. UU., se observa una marcada divergencia entre dos grandes categorías:

·       “Programadores informáticos”: puestos definidos de forma restringida, centrados en traducir especificaciones dadas a código.

·       “Desarrolladores/ingenieros de software”: puestos más amplios que combinan diseño, arquitectura, integración y entrega.

Desde 2023, el empleo en puestos de "programadores informáticos" ha disminuido aproximadamente un 27 %, situándose en su nivel más bajo desde aproximadamente 1980. Al mismo tiempo, el empleo en puestos de "desarrolladores de software" solo ha disminuido marginalmente a corto plazo (alrededor del 0,3 %) y la Oficina de Estadísticas Laborales proyecta que crecerá alrededor del 18 % a lo largo de esta década. (Estas cifras provienen de las categorías de la Oficina de Estadísticas Laborales (BLS) y se citan en múltiples análisis; el artículo de Citadel enfatiza el punto más amplio de que el riesgo de desplazamiento está sobreestimado en los datos laborales agregados).

Esta división es exactamente lo que cabría esperar en un mundo de Jevons:

· El trabajo específico de "mono de código" (traducción manual de lógica a sintaxis) es la tarea más automatizable.

· El rol de mayor influencia (definir problemas, diseñar sistemas, integrar IA, gestionar la complejidad) se vuelve más valioso a medida que disminuye el coste unitario del código.

Citadel argumenta explícitamente que la IA parece más un complemento que un sustituto de la mano de obra cualificada en muchos ámbitos, lo que recuerda lo que ocurrió con las tecnologías de oficina anteriores. Cuando llegaron las hojas de cálculo y los procesadores de texto, se temía que eliminaran los trabajos de oficina; en cambio, los redefinieron y ampliaron las capacidades de los trabajadores de oficina.

Para los líderes, esta no es una distinción semántica. Es una hoja de ruta para la estrategia de la fuerza laboral: el riesgo se concentra en el trabajo de baja autonomía y alcance limitado, no en los creadores de productos de principio a fin.

La adopción de la IA es poderosa, pero no instantánea.

Otra contribución importante del trabajo de Citadel es un recordatorio de que "tecnología recursiva" no significa "adopción recursiva". Dado que los sistemas de IA pueden mejorarse a sí mismos y acelerar su propio desarrollo, es tentador asumir que el despliegue económico seguirá una curva exponencial suave.

El historial sugiere lo contrario. Citadel señala la clásica curva en S de la difusión tecnológica:

·       La adopción temprana es lenta y costosa.

·       Luego se llega a una fase intermedia pronunciada a medida que los costos bajan y la infraestructura madura.

·       Finalmente, la adopción se satura y el crecimiento se ralentiza a medida que el adoptante marginal se vuelve menos productivo o rentable.

Utilizando datos de la Encuesta de Población en Tiempo Real de la Reserva Federal de St. Louis, Citadel señala que la proporción de adultos en edad laboral que utilizan IA generativa para el trabajo, especialmente para el uso diario, se ha mantenido inesperadamente estable hasta la fecha. Aún no hay evidencia de una curva desbocada en la intensidad de la IA relacionada con el trabajo, lo que socava la idea de un shock laboral inminente.

Esto tiene tres implicaciones estratégicas:

·       La IA será un desafío de integración de varios años, no un cambio repentino.

·       El cambio organizacional, la regulación y las limitaciones computacionales actuarán como frenos.

·       Las empresas que aprendan a integrar la IA sistemáticamente, proceso por proceso, se distanciarán de aquellas que esperen a que se alcance un mítico "estado estable".

Para las juntas directivas y los ejecutivos, el riesgo clave no es perder una ventana de automatización única, sino invertir poco en el trabajo desordenado e incremental de la adopción mientras la competencia desarrolla silenciosamente procesos y productos nativos de IA.

Qué significa esto para los líderes empresariales

En conjunto, el análisis de Citadel y los datos laborales circundantes respaldan una narrativa de IA diferente del popular círculo vicioso.

En lugar de "La IA destruye empleos, especialmente en software", la perspectiva macroeconómica más precisa hoy en día se presenta así:

·       La IA está impulsando uno de los ciclos de inversión de capital más grandes de la historia reciente (centros de datos, chips e infraestructura), mientras que el desempleo se mantiene bajo.

·       La demanda de ingenieros de software está aumentando incluso cuando las ofertas de empleo se estancan, lo que sugiere que el software se está volviendo más central para la ventaja competitiva, no menos.

·       Los puestos bajo verdadera presión son trabajos de codificación de alcance limitado y baja autonomía, no puestos de ingeniería y producto de alto apalancamiento.

·       La adopción es potente, pero está limitada por la dinámica de la curva S, la fricción organizacional y las limitaciones físicas como la computación y la energía. Para los líderes empresariales en general, las preguntas estratégicas cambian:

·       De "¿Cuántas personas podemos reemplazar con IA?" a "¿Qué nuevos productos y capacidades se vuelven viables ahora que el software es más económico de desarrollar?"

·       De "¿Destruirá la IA nuestra fuerza laboral?" a "¿Cómo podemos capacitar y reorganizar nuestra fuerza laboral para que la IA potencie a nuestros mejores empleados y elimine las tareas de bajo valor?"

·       De "¿Podemos predecir el pico de la IA?" a "¿Con qué rapidez podemos desarrollar la capacidad interna para implementar la IA en todas las funciones a lo largo de varios años?"

Si Citadel tiene razón, el verdadero riesgo de la IA para la mayoría de las empresas a finales de la década de 2020 no es el desempleo masivo, sino quedarse atrás en un mundo donde sus competidores han convertido la inteligencia más barata en más software, más experimentos y más formas de atender a sus clientes.