El tema del empleo ya lo he tocado varias veces por aquí, pero lo vuelvo a retomar, estos meses cuesta esquivarlo. El primer semestre de 2026 se cierra con 139.156 despidos anunciados en tecnología en USA, un 83% más que el año pasado. Y en el total de despidos, la IA aparece citada como motivo en casi uno de cada cuatro anuncios, cuatro meses seguidos como razón número uno. Es cierto que en junio los despidos parece que empiezan a aflojar.
El número está ahí y uno lo lee de una manera o de otra según la edad y personalidad que tenga. Y ahí es donde entra mi grupo de edad: con 49 años estoy justo casi en el peor momento para la revolución de la IA. A ver, a todos nos dará más o menos miedo, pero una persona de +60 está más cerca de la jubilación, probablemente llegue sin problemas. A todos los de -45 les debería dar tiempo a reinventarse y adaptar sus carreras. Aunque a los de ese grupo que tienen hijos tampoco los envidio. Pero el grupo de en medio lo tenemos más complicado: demasiado pronto para jubilarnos y demasiado tarde para adaptar nuestra carrera. O en la versión de Mojinos Escozíos: Demasiao perro pa trabajá, demasiao carvo pal rocanró.
A pesar de los números me considero optimista: creo que la IA nos dará la oportunidad de adaptar nuestra carrera, ya que en realidad facilita nuestro trabajo. De todo lo que he hecho hasta ahora, la IA me ha servido para aprender y hacer cosas más rápido. Pero a costa de perder control en el resultado, lo que conlleva cierto riesgo. Tengo un par de proyectos personales, sin ningún impacto económico, que no existirían si no fuese por la IA: nadie los compraría y desde luego nadie iba a desarrollarlos. Ni me he molestado en mirar el código, simplemente compruebo que la aplicación funciona. Pero hay que tener en cuenta que al definir el producto yo ya había puesto una base: usa tal lenguaje, tal base de datos, tal arquitectura. En el trabajo la cosa cambia, he usado la IA mucho menos. Pero a pesar de haber revisado el código, se me ha colado alguna instrucción que fallaba en producción, de esas chorradas que a mí no se me habrían pasado. Prisas por resolver, falta de contexto y modelos con menos capacidad que los de ahora (con los últimos probablemente ya no pasaría).
Volviendo al empleo, leí este artículo de Antonio Ortiz: Demanda insatisfecha de programadores. Los argumentos que nos da para decir que la demanda de programadores va a aumentar son los siguientes:
- Cada salto de productividad en programación ha aumentado el empleo, no reducido, porque siempre hubo demanda de software insatisfecha.
- Cada cambio de paradigma (mainframe, PC, cliente-servidor, móvil) generó demanda extra: obligaba a reescribir software y habilitaba casos de uso nuevos.
Fíjate que mis proyectillos de andar por casa son un ejemplo diminuto de lo primero: software que nadie iba a escribir porque no compensaba y que ahora existe. Multiplica eso por todas las empresas del mundo y ahí tienes la demanda insatisfecha.
Estamos de acuerdo en estas ideas, pero siempre que aparecen, casi siempre provenientes de círculos teóricos económicos, me surge la siguiente reflexión: el empleo y la demanda van a aumentar, pero tendremos IA’s capaces de atender ese empleo y esa demanda, por lo que esta vez nadie puede garantizar que los humanos van a ocupar esos empleos.
El artículo tiene una respuesta para esto, la economía de tokens: hoy por hoy, para hacer la misma tarea, un agente no sale mucho más barato que un humano. Es el argumento que menos me convence. Y ahora que han pasado unos meses se ve más claro: el precio del token va a bajar y el número de tokens necesarios para completar una tarea también, así que a medio o largo plazo esto debería dejar de ser un problema. Es como comparar el tiempo de cómputo de un servidor con la capacidad de cálculo de un contable: al principio el ordenador era carísimo, pero a largo plazo el contable no era rival.
Lo que sí aguanta es la otra distinción que aparece en el artículo: una cosa es automatizar y otra verificar. La IA automatiza la producción, escribir el código, pero no automatiza la garantía de que eso es correcto en un sitio donde equivocarse cuesta dinero. Y ese coste no baja al mismo ritmo. Puedes generar diez veces más código, pero si revisarlo sigue costando lo mismo, el cuello de botella se muda de sitio, no desaparece. Mi instrucción colada en producción es justo eso: el problema no fue producir, fue verificar.
Ya lo he comentado en algún otro artículo: lo que nos va a salvar es algo que normalmente se ignora. El autor recoge una frase que le soltó un amigo suyo: «los informáticos sabéis cosas que no sabéis que sabéis». La informática es un área de conocimiento tecnológico en sí misma. Si nadie se va a fiar de una IA para desarrollar un nuevo fármaco o un nuevo producto químico, no deberíamos fiarnos de una IA para hacer un desarrollo informático nuevo. Y ojo, que por lo que leo, en farmacia la IA ya se usa para descubrir nuevos fármacos. Lo que no ha cambiado es lo de después: hay ensayos, pruebas y alguien que firma que el fármaco es válido. La garantía no la da quien lo propone, la da quien lo prueba y lo firma. En software es igual: la garantía de que el proceso está bien hecho y es correcto probablemente la dé el hecho de que un humano esté al mando.
Antonio Ortiz apunta que el adelgazamiento de las grandes tecnológicas tiene bastante de vuelta a la cultura de equipos pequeños, aplanamiento y agilidad, que ahora dan mucho más de sí. O sea que no es solo que la IA sustituya gente, es que esas empresas han decidido organizarse de otra manera. Que despidan no prueba que sobremos.
Mi lado optimista se queda con lo que desarrolla él: habrá más empleo en ingeniería, pero menos en las grandes tecnológicas y mucho más en el resto de organizaciones. Farmacéuticas, logísticas, despachos de abogados, constructoras, colegios, grupos sanitarios.
Así que la pregunta deja de ser cuánta gente va a hacer falta y pasa a ser para qué va a hacer falta. En España estamos acostumbrados a que en informática se trabaje siempre para una empresa cliente, que es la que controla el negocio: nosotros ponemos la técnica y ellos ponen el para qué. Si el empleo se muda a esas otras organizaciones, esa separación se cae. El desarrollo de software será tan rápido que lo escaso no va a ser saber programar, va a ser saber para qué se programa. Ya no eres el proveedor que espera requisitos, eres el que tiene que conocer cómo funciona la institución, el almacén o el despacho.
Eso sí, todo esto se sostiene sobre una condición que el artículo deja bien clara al final: solo ocurre si se impone la postura optimista de no tratar la IA como reductor de costes, sino como base para salir fuera y comerse el mundo. Si gana la otra, la de ahorrar y ya está, no hay redistribución que valga.
Mi yo de hace 2 años tenía una idea de las IA’s. Ahora escribo cosas que probablemente dentro de 2 años lo leeré y pensaré: ¡Qué idiotez! Y encima lo publico para todo el mundo…
No creo que haya nadie que se juegue los garbanzos (con skin in the game) y que apueste firmemente a qué es lo que va a pasar dentro de 2 años. Igual que en 1750 no había nadie que preveía con claridad cómo sería la sociedad de 1850.
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