Un economista critica las predicciones apocalípticas sobre la IA y el empleo, argumentando que el factor decisivo no es la 'exposición' de un trabajo, sino la elasticidad-precio de la demanda.
La narrativa de un apocalipsis laboral inminente, orquestado por la Inteligencia Artificial, ha capturado la imaginación colectiva y los titulares de Silicon Valley. Figuras como Dario Amodei, CEO de Anthropic, no dudan en calificar a la IA como un "sustituto laboral general para los humanos", capaz de asumir todas las tareas en menos de un lustro. Esta visión catastrofista, que ha sembrado el pánico entre los trabajadores y la preocupación entre los legisladores, ha llevado incluso a economistas inicialmente escépticos a reconocer el potencial de la IA para un impacto "único e sin precedentes" en el mercado laboral. Sin embargo, en medio de este coro de alarmas, emerge una voz crítica que advierte sobre la superficialidad de nuestras herramientas predictivas actuales.
El economista Alex Imas, de la Universidad de Chicago, es contundente: las metodologías actuales para predecir el futuro del empleo son "abismales". Imas desmantela la métrica de la "exposición a la IA", que evalúa qué porcentaje de tareas de un trabajo podría ser realizado por la inteligencia artificial. Esta aproximación, utilizada por investigadores de OpenAI en diciembre de 2025 para determinar que un agente inmobiliario estaba "expuesto" en un 28%, o por Anthropic en febrero de 2026 para analizar el uso de su modelo Claude, ofrece una comprensión ilusoria del riesgo real de desplazamiento. "La exposición por sí sola es una herramienta completamente sin sentido para predecir el desplazamiento", afirma Imas, señalando que ignora las dinámicas económicas fundamentales que realmente dictan la supervivencia o expansión de un puesto de trabajo.
El verdadero quid de la cuestión, y lo que debería "quitar el sueño a cualquier legislador", reside en la elasticidad-precio de la demanda. Imas lo ilustra con un ejemplo elocuente: un desarrollador de software que, gracias a las herramientas de IA, triplica su productividad. Esta mejora podría permitir a la empresa reducir drásticamente los precios de sus productos o servicios. La pregunta crucial es cómo reaccionará la demanda a esa reducción. Si la demanda se dispara, la empresa podría crecer exponencialmente y, paradójicamente, necesitar contratar *más* ingenieros. Pero si la demanda permanece estática, se requerirán menos codificadores, lo que inevitablemente conducirá a despidos. Esta compleja interacción entre productividad, precios y la respuesta del mercado es la verdadera clave para entender el impacto de la IA, una dimensión que las métricas actuales ignoran por completo.
La cruda realidad es que, a día de hoy, carecemos de datos económicos exhaustivos sobre la elasticidad-precio para la vasta mayoría de trabajos y sectores afectados por la IA. Mientras existen cifras para bienes de consumo básicos como cereales o leche, obtenidas a través de colaboraciones con supermercados, esta información es prácticamente inexistente para profesiones como tutores, desarrolladores web o dietistas, a pesar de su "exposición" a la IA. Ante esta laguna crítica, Imas lanza un "llamamiento a las armas" para que los economistas inicien un esfuerzo masivo y coordinado, un "Proyecto Manhattan" de datos, para recopilar esta información vital en toda la economía. Sin esta inversión indispensable, las predicciones sobre el empleo seguirán siendo meras "adivinanzas", como bien señaló Santiago Fernández en X el 8 de abril de 2026, dejando a los responsables políticos sin una brújula fiable para navegar el futuro impulsado por la inteligencia artificial.
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