La discusión pública sobre inteligencia artificial y empleo suele apoyarse en una narrativa de ruptura: la IA como una fuerza súbita que destruye trabajos y deja obsoletas a amplias capas de la fuerza laboral. Sin embargo, este enfoque resulta insuficiente tanto histórica como analíticamente. Los procesos de precarización laboral, debilitamiento del valor profesional y erosión de las garantías asociadas al trabajo anteceden ampliamente al desarrollo reciente de la IA generativa. Lo que la IA hace no es inaugurar esta crisis, sino acelerarla y volver visibles contradicciones estructurales que ya estaban presentes en el sistema económico global.
Las cifras recientes de empleo ilustran este punto. La Organización Internacional del Trabajo ha revisado a la baja sus previsiones para 2025, reduciendo la estimación de creación de empleo mundial de 60 a 53 millones de puestos de trabajo. Esta corrección implica un descenso del crecimiento del empleo global del 1,7 % al 1,5 %, equivalente a aproximadamente siete millones de empleos menos de los previstos. La OIT vincula esta revisión a un deterioro de las perspectivas macroeconómicas globales, en un contexto en el que el crecimiento del PIB mundial se estima ahora en 2,8 %, frente al 3,2 % proyectado previamente por el Fondo Monetario Internacional. Estos datos sugieren que la fragilidad del empleo responde a dinámicas económicas amplias: crecimiento débil, tensiones comerciales, reconfiguración de cadenas globales de valor, más que a una disrupción tecnológica puntual.
Desde una perspectiva histórica, este fenómeno puede comprenderse mejor si se reconoce que la automatización forma parte constitutiva del desarrollo industrial desde sus orígenes. El diseño industrial, desde finales del siglo XIX, estuvo orientado a la estandarización de procesos y a la reducción de la dependencia del trabajo humano individual. En este sentido, la sustitución de tareas por máquinas no es una anomalía del presente, sino una lógica estructural del capitalismo industrial que se extiende ahora al ámbito de la IA.
PRECARIZACIÓN LABORAL ANTES DE LA IA
La aportación central de Karl Polanyi resulta clave para entender por qué muchos empleos que hoy se encuentran amenazados con desaparecer comenzaron a precarizarse desde hace décadas. Polanyi sostenía que el trabajo es una “mercancía ficticia”: a diferencia de los bienes producidos para el intercambio, el trabajo no puede separarse de la persona que lo realiza sin consecuencias sociales profundas. Cuando el trabajo se “desincrusta” de los sistemas sociales e institucionales que lo regulan, como gremios, sindicatos, normas profesionales y garantías colectivas, y no encuentra ni siquiera una red social que lo respalde, como ocurre con los rubros creativos y de humanidades, queda expuesto a la lógica pura del mercado. En la economía contemporánea, esta desincrustación se ha intensificado, especialmente en sectores de trabajo creativo, donde la negociación se produce de forma individualizada y sin respaldo institucional fuerte.
La economía política clásica ya anticipaba algunos de estos efectos. David Ricardo y otros economistas del siglo XIX vincularon el valor económico al trabajo, pero asumían implícitamente la existencia de marcos sociales relativamente estables que permitían esa relación. En el capitalismo financiero actual, esa conexión se ha roto: el valor económico ya no se genera prioritariamente en el ámbito del trabajo, sino en estructuras financieras, expectativas futuras y sistemas de intermediación. Esto explica por qué trabajos altamente especializados pueden perder valor económico sin perder complejidad o utilidad social.
La lectura de Marx, entendida más allá de simplificaciones, permite profundizar esta idea. Marx no concebía la maquinaria únicamente como sustituto del trabajo humano, sino como un mecanismo que debilita el poder de negociación del trabajador al volverlo intercambiable. En el contexto actual, la IA cumple una función similar: no elimina necesariamente la necesidad de trabajo humano, pero reduce su capacidad de imponer condiciones, al tiempo que desplaza el control hacia quienes dominan las infraestructuras técnicas y financieras.
A este marco se suma la economía institucional contemporánea, que subraya que los mercados no operan en el vacío, sino que dependen de reglas, normas y sistemas de validación. Cuando estas instituciones se debilitan o dejan de adaptarse a nuevas formas de trabajo, el resultado no es eficiencia, sino degradación del valor.
La IA se inserta en este contexto como un factor amplificador. Según la OIT, casi uno de cada cuatro trabajadores podría ver transformado su puesto por la IA generativa. Aunque los empleos de cualificación media presentan una exposición significativa, son las ocupaciones de alta cualificación las que muestran una mayor probabilidad de automatización de tareas específicas. Este dato es crucial, ya que revela que el problema no es la desaparición de trabajos “simples”, sino la reconfiguración del trabajo en un entorno donde su valor ya estaba institucionalmente erosionado.
El núcleo del problema no reside en la falta de productividad del trabajo creativo o cultural, sino en una falla de modelado. Los sistemas de cuentas nacionales y los mercados financieros miden flujos monetarios, rentabilidad y riesgo financiero, pero excluyen sistemáticamente infraestructuras no monetizadas que sostienen la estabilidad del sistema. El propio Simon Kuznets, creador del PIB, advertía que este indicador no debía utilizarse como medida de bienestar ni de sostenibilidad a largo plazo.
En este marco, el trabajo artístico aparece como un caso límite. No porque su valor sea meramente simbólico, sino porque cumple funciones macroeconómicas indirectas: contribuye a la cohesión social, absorbe tensiones colectivas, sostiene legitimidad institucional y genera externalidades positivas en sectores como educación, turismo e industrias creativas. La ausencia de estas funciones no se traduce inmediatamente en pérdidas monetarias, pero incrementa riesgos sociales y económicos que el sistema actual no sabe modelar.
PROTEGER EMPLEOS
Una respuesta técnicamente sólida a esta falla no consiste en “incluir el arte en el PIB” o en cotizarlo directamente en los mercados financieros, sino en desarrollar un sistema que respalde el valor del trabajo creativo en el mercado. Una salida simple podrían ser las cuentas satélite, ya utilizadas para ámbitos como el medio ambiente o la economía del cuidado, permiten ampliar el marco analítico sin desnaturalizarlo. En este contexto, el valor del trabajo artístico no se mediría por su producción directa, sino por el costo macroeconómico de su deterioro o desaparición.
La IA desempeña aquí un papel estratégico como herramienta de modelado. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos y relaciones no lineales, puede identificar correlaciones entre densidad cultural, estabilidad social, atractivo de inversión y desempeño económico. De este modo, el trabajo artístico y creativo puede incorporarse como variable de ajuste de riesgo en evaluaciones financieras, influyendo en primas, valoraciones y decisiones de inversión de largo plazo. No se trata de introducir criterios morales en los mercados, sino de corregir una omisión informacional que los vuelve estructuralmente inestables.
Desde esta perspectiva, la crisis del empleo asociada a la IA no es fundamentalmente tecnológica, sino institucional. Mientras el capital financiero cuente con sistemas robustos de agregación y el trabajo cognitivo permanezca desincrustado, la precarización será un resultado lógico. Una IA capaz de modelar el valor estructural del trabajo no sustituye al mercado, sino que lo completa, al reincorporar variables críticas que hoy permanecen fuera del cálculo económico.
TRES PROPUESTAS BOSQUEJADAS
El balance histórico de las cuentas satélite sugiere que, si bien han cumplido una función relevante en términos de visibilidad estadística y legitimación técnica, su impacto transformador ha sido limitado. La razón no es metodológica, sino estructural: al permanecer fuera del núcleo de los sistemas de decisión económica, estas cuentas no alteran de manera directa los incentivos, los flujos de capital ni las evaluaciones de riesgo que gobiernan el comportamiento de los actores económicos. Desde una perspectiva estrictamente económica, el siguiente paso no consiste en perfeccionar la medición, sino en diseñar mecanismos que internalicen consecuencias económicas reales a partir de esa información.
En este contexto, pueden identificarse al menos tres propuestas que resultarían más efectivas que las cuentas satélite tradicionales para reincorporar el trabajo cognitivo, cultural y artístico como variable estructural del sistema económico.
- La primera propuesta consiste en la introducción de coeficientes de riesgo humano sistémico integrados directamente en los modelos de valoración financiera. En lugar de limitarse a describir la magnitud o el peso económico de determinados sectores, estos coeficientes operarían como factores de ajuste que modifican primas de riesgo, tasas de descuento o calificaciones crediticias cuando se detecta una degradación persistente de infraestructuras humanas críticas, como el trabajo cultural, educativo o cognitivo. Desde este enfoque, la precarización del trabajo no se interpreta como un problema social externo al mercado, sino como una fuente endógena de inestabilidad económica. El trabajo deja así de ser un costo prescindible y se convierte en una condición de sostenibilidad financiera, cuya erosión encarece el capital y altera las decisiones de inversión.
- Una segunda propuesta apunta a la conceptualización del trabajo cognitivo y artístico como infraestructura económica, más que como sector productivo convencional. Al igual que la infraestructura energética, logística o digital, estas formas de trabajo sostienen la continuidad operativa, la legitimidad institucional y la resiliencia de los sistemas económicos. Bajo este enfoque, el valor del trabajo no se mide por su output inmediato, sino por su función estructural en la reproducción del sistema. La consecuencia técnica de esta concepción sería la creación de activos o indicadores de infraestructura humana capaces de respaldar decisiones macroeconómicas, evaluaciones soberanas o políticas de largo plazo. Esta vía desplaza el debate desde la remuneración individual hacia la estabilidad sistémica, reforzando la idea de que ciertos tipos de trabajo no pueden ser externalizados sin generar costos económicos acumulativos.
- La tercera vía, estrechamente vinculada al desarrollo de la inteligencia artificial, se orienta hacia la construcción de mecanismos automáticos de ajuste macroeconómico basados en indicadores de degradación humana. A diferencia de las cuentas satélite, que requieren mediación política para traducirse en acción, estos mecanismos operarían como sistemas de retroalimentación integrados en los modelos económicos. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos y relaciones no lineales, la IA permitiría identificar umbrales críticos; por ejemplo, caídas sostenidas en la densidad cultural activa o aumentos estructurales en la precarización, que activarían ajustes automáticos en parámetros macroeconómicos relevantes, como estimaciones de riesgo país o evaluaciones sectoriales. En este caso, la información deja de ser meramente descriptiva y adquiere capacidad operativa, reduciendo la brecha entre diagnóstico y decisión.
Estas tres vías no deben entenderse como alternativas excluyentes ni como soluciones cerradas, sino como distintas estrategias para abordar una misma falla estructural: la exclusión del trabajo humano, en particular del trabajo cognitivo y simbólico, de los núcleos donde se decide el valor económico. A diferencia de las cuentas satélite, todas ellas comparten un rasgo fundamental: introducen consecuencias económicas directas, capaces de alterar comportamientos, redistribuir riesgos y reconfigurar incentivos. En este sentido, el debate ya no gira en torno a si el trabajo “merece” ser reconocido, sino a cómo integrar de manera más precisa las dependencias humanas que los modelos económicos actuales siguen ignorando.
