Competencia, abundancia y el mito del desempleo masivo por IA

Hasta no hace mucho seguía pensando que la adopción de la IA por parte de las empresas, con modelos cada vez más capaces y generales, iba a causar serios estragos en el mercado laboral: una reconfiguración muy agresiva de la fuerza de trabajo y una caída de la demanda de empleo a medida que se disparase la productividad. Era la conclusión lógica: si una empresa puede producir lo mismo o más con menos gente, lo hará.

Sin embargo, la experiencia del día a día me está mostrando otra cara de la moneda, y tiene que ver con un mecanismo inherente al propio sistema capitalista: la competencia.

Producir lo mismo con menos, o más con lo mismo

La eficiencia tiene dos usos posibles. Puede servir para producir lo mismo con menos recursos, o para producir más con los mismos. Y la elección entre uno y otro no es libre.

Cuando una empresa incorpora la IA a sus procesos internos, su capacidad de producción crece de forma notable: por el mismo precio, o por uno menor, puede ofrecer mucho más producto, o un producto mucho más completo. En ese momento, sus competidoras se quedan sin la opción contraria. Pueden recortar plantilla y seguir ofreciendo lo de siempre, ahora más barato de producir, y las cuentas del trimestre lo agradecerán. Pero es una rentabilidad cortoplacista: quien ofrece lo mismo —o un producto notablemente inferior— frente a alguien que ofrece bastante más por el mismo precio queda fuera del mercado en poco tiempo. La eficiencia se traduce en ampliación de la oferta, no en recorte.

Aquí entra en juego algo muy humano: la competitividad. Cuando hay alguien al otro lado, no se juega a empatar, se juega a quedarse con todo. Y no es solo instinto, es que además es lo más inteligente a medio y largo plazo. Recortar mejora la cuenta de resultados de hoy; expandirse es lo único que evita quedarse atrás mañana. Por eso la clave no está en prescindir de los recursos menos productivos, sino en utilizarlos todos, sean más o menos productivos, combinándolos de la manera más eficiente posible e incluso ampliándolos. En una carrera por el máximo, cada recurso aporta producción adicional y prescindir de él es regalar terreno. Es un juego de máximos, no de óptimos.

Abundancia sin desempleo masivo

El resultado es un escenario de abundancia en el que el mínimo exigible no deja de subir a medida que se desplaza la frontera tecnológica. Y para seguir ese ritmo, las empresas necesitan seguir ampliando sus recursos de producción, entre los cuales está el trabajo.

Creo que esto explica por qué empiezan a aparecer estudios que encuentran una relación entre la adopción de IA y la creación de empleo o, cuando menos, que no observan un impacto significativo en su destrucción. El BCE, a partir de una encuesta a unas 5.000 empresas de la eurozona, encuentra que las que hacen un uso intensivo de la IA tienen alrededor de un 4 % más de probabilidad de contratar, no de despedir. Y el detalle que más me interesa: ese efecto lo arrastran las empresas que la usan para escalar producción e I+D, mientras que las que la usan para recortar costes laborales —apenas un 15 %— sí destruyen empleo, pero no lo suficiente para compensar el saldo. Al otro lado del Atlántico, un working paper del NBER con cerca de 750 directivos llega a algo parecido: las ganancias de productividad vienen sobre todo por la vía de los ingresos, la innovación y la demanda, y no hay evidencia de caídas agregadas de empleo a corto plazo, aunque sí una recomposición interna con menos puestos administrativos rutinarios y más perfiles técnicos cualificados.

Como en cualquier revolución tecnológica, habrá una reconfiguración de la fuerza laboral: ocupaciones que desaparecerán y otras que nacerán. Pero no parece que vayamos hacia un desempleo masivo, al menos no en esta fase pre-AGI o pre-ASI.

La excepción: donde no hay competencia, sí hay recorte

Todo lo anterior descansa sobre una premisa: que hay alguien al otro lado dispuesto a ofrecer más por el mismo precio. Cuando esa premisa falla, el razonamiento se invierte.

En un monopolio, en un cártel o en la propia Administración pública no hay competencia vía precios. Nadie te va a expulsar del mercado por ofrecer lo mismo de siempre, porque el cliente no tiene a quién irse. Sin esa presión, nada obliga a producir más con los mismos recursos ni a mejorar el producto. El incentivo es el contrario: quedarse la ganancia de eficiencia como margen, sin trasladarla ni al precio ni al producto, y la salida más cómoda para ello es producir lo mismo con menos. Aquí la IA no se traduce en ampliación de la oferta, sino en reducción de costes, y el coste más fácil de recortar es el laboral.

Es en estos escenarios donde sí puede aparecer destrucción neta de empleo. El empleo público, en particular, es un caso a vigilar. No compite con nadie, arrastra una presión permanente por contener el gasto y concentra buena parte de las tareas administrativas rutinarias que la IA ya hace bien.

La otra variable: la elasticidad de la demanda

Hay una segunda condición, además de la competencia, para que la eficiencia se convierta en más producción y no en menos empleo: que el mercado sea capaz de absorber lo que se produce de más. Es decir, que la demanda sea elástica.

Si la demanda es elástica, cada mejora del producto o cada bajada de precio arrastra un aumento de ventas más que proporcional, y a la empresa le renta producir más con los mismos recursos, tenga o no competencia encima. Si la demanda es inelástica —porque el mercado está saturado o porque la necesidad es fija—, producir más solo sirve para hundir los precios. En ese caso ni siquiera la competencia salva el empleo: la única forma de mantener márgenes es recortar costes, y volvemos al escenario anterior.

Esto no es nuevo. Bessen lo documenta con dos siglos de datos del textil, el acero y el automóvil en EE. UU.: mientras la demanda fue elástica, la automatización creó empleo en esas industrias durante más de un siglo. Cuando los mercados se saturaron y la demanda se volvió inelástica, las mismas ganancias de productividad empezaron a destruirlo. La Administración vuelve a ser el ejemplo extremo: la demanda de licencias, expedientes o declaraciones de la renta es la que es, y ninguna mejora de eficiencia va a generar más. Como mucho una mejora en los plazos y tiempos de respuesta, cuyo margen de ganancia está limitado.

Cruzando las dos variables, el mapa queda bastante claro. Con competencia y demanda elástica, la IA se traduce en más producto y el empleo aguanta. Sin competencia pero con demanda elástica, nadie obliga a la empresa a expandirse, pero puede rentarle hacerlo. Con competencia y demanda saturada, guerra de precios y recorte de costes. Y sin competencia y con demanda inelástica, la destrucción de empleo es casi segura.

El cuello de botella está en el usuario

Volvamos al primer cuadrante, el de competencia y demanda elástica. Ahí la eficiencia sí se convierte en abundancia: más producto, más funcionalidades, más completo. Pero esa demanda elástica tiene un límite que no está en el precio. La demanda no la ejerce un mercado abstracto, la ejercen personas, y las personas tenemos dos recursos que no escalan con la tecnología: el tiempo y la capacidad de atención.

El riesgo de saturar al usuario es cada vez más real. Aplicaciones que de repente empiezan a hacerlo todo, a añadir más y más funcionalidades, acaban desbordando a alguien que, en realidad, solo quería resolver unas necesidades muy concretas. Un sistema excesivamente complejo o recargado lo ahuyenta hacia soluciones más sencillas que atiendan directamente a lo que busca. No tenemos tiempo infinito para aprender a manejar la solución completa, ni atención infinita para ocuparnos de cuestiones de las que no queríamos hacernos cargo cuando compramos el producto.

A eso se suma la depredación entre las propias aplicaciones: conforme se multiplican, proliferan muchas soluciones para un mismo dolor y se vuelve imposible estar al tanto de todas las alternativas del mercado.

Cuando todo es abundante, la virtud es producir escasez

Por eso, hoy el principal problema ya no es el estrangulamiento técnico o epistemológico, un gap que la IA cierra en mayor o menor medida, sino algo mucho más difícil de encontrar: el sentido común. Esa capacidad de tener claro qué hace falta y qué no, de ponerse en la piel del usuario y no en la del producto, y de simplificar más que diversificar. Es una soft skill intrínseca al setup mental de cada persona, y solo la experiencia la entrena.

Con la IA es muy fácil hacer software, generar conocimiento, añadir funcionalidades, abarcarlo todo. Antes nada de eso era sencillo: exigía tiempo y medios humanos, y esa limitación obligaba a un trade-off que hoy desaparece. Ya no hay que elegir porque se puede hacer todo, y precisamente por eso elegir vuelve a ser lo que marca la diferencia. Cuando todo es abundante, la virtud es producir la escasez, que al final es la base del valor.

Perfiles híbridos, no especialistas en IA

¿Qué perfiles encajan en este escenario? Personas que sepan hacia dónde quieren ir. Perfiles híbridos, con una base mínima de conocimiento técnico y una base de negocio, capaces de construir rápido pero sin sobreingeniería, sabiendo qué necesita el usuario y ofreciéndoselo de manera fácil e intuitiva. Sin embargo, esto requiere experiencia, de nuevo se pone una barrera de entrada a los junior, ya de por sí desplazados porque las funciones que antes ocupaban para ganar esa experiencia ya las hace la IA.

Por otro lado, creo que los perfiles especializados en aplicar la IA van a desaparecer. Conforme se hace más inteligente, resulta más fácil trabajar con ella, y dejará de hacer falta un especialista que sepa sacarle el máximo provecho. Se convertirá en una tecnología básica: un requisito, no un mérito. Como ya ocurrió con la ofimática o con la capacidad de navegar por internet, en casi cualquier oficio cualificado daremos por sentado que la persona sabe usarla. Se volverá una commodity y el valor seguirá estando en apreciar su aplicación, los casos de uso.

Lo que va a escasear, y lo que va a valer, es el criterio.