Los números: lo que cada informe realmente dice

Cuatro grandes informes de 2025-2026 son citados repetidamente en el debate sobre la IA y el empleo, a menudo de forma descontextualizada. Cada uno responde a una pregunta diferente.

El WEF Future of Jobs Report 2025 proyecta que 92 millones de empleos serán desplazados a nivel mundial para 2030, mientras que 170 millones serán creados — un saldo neto de +78 millones. La pregunta que responde: ¿cuál es el efecto agregado sobre el número total de empleos en el mundo? Limitación crucial: los 92 millones desplazados y los 170 millones creados no son las mismas personas, no están en los mismos sectores, no exigen las mismas cualificaciones. Una ganancia neta global no distribuye bienestar individualmente.

El McKinsey Global Institute (noviembre de 2025) encontró que el 57% de las horas de trabajo en EE. UU. son técnicamente automatizables con la tecnología actual — el 44% por agentes de IA, el 13% por robots. La pregunta que responde: ¿cuál es el potencial técnico de automatización? Limitación explícita: el propio McKinsey describe esto como potencial técnico, no como previsión de desempleo. Automatizar una tarea no elimina el empleo — reorganiza lo que hace el trabajador.

Goldman Sachs (abril de 2026) estima que 300 millones de empleos globales están expuestos a algún impacto de la IA, pero que solo el 2,5% del empleo estadounidense está en riesgo de eliminación directa. El potencial de crecimiento de la productividad se estima en US$ 7 billones del PIB mundial en 10 años. La pregunta que responde: ¿cuál es la escala de la exposición económica? La exposición no es eliminación.

El Stanford HAI AI Index 2026 trae un dato concreto y perturbador: el empleo de desarrolladores de software con edades entre 22 y 25 años cayó casi un 20% desde 2024, mientras que el empleo de desarrolladores mayores de 30 años continuó creciendo. La escalera de entrada está siendo retirada — no el edificio entero.

Lo que ocultan los datos agregados

El problema central con todos estos números es la agregación. Un número medio global o nacional no llega uniformemente a ninguna carrera específica, región o grupo demográfico. Tres asimetrías son especialmente importantes.

Asimetría sectorial: Las funciones administrativas enfrentan un riesgo directo de desplazamiento del 26%, según el análisis de Second Talent (mayo de 2026). La atención al cliente, el 20%. En contraste, la atención médica, la educación y el trabajo manual especializado muestran un crecimiento en la demanda. La IA no impacta a todos los sectores por igual — impacta específicamente el trabajo que consiste en procesar información estructurada y seguir reglas explícitas.

Asimetría de entrada: El dato de Stanford HAI sobre los desarrolladores junior es el ejemplo más dramático de una tendencia más amplia: la IA está comprimiendo el mercado laboral de entrada en muchas profesiones cognitivas. Redactar correos electrónicos, producir informes básicos, realizar análisis iniciales — tareas que tradicionalmente absorbían a los trabajadores en el inicio de su carrera — están siendo automatizadas. Los profesionales experimentados, que añaden juicio y contexto, siguen siendo demandados. La escalera que permitía llegar allí está siendo removida.

Asimetría de recapacitación: El WEF y McKinsey convergen en un punto: el 56% de los trabajadores desplazados en sectores de alta automatización reportan dificultades para hacer la transición a nuevos empleos, incluso cuando esos empleos existen y están geográficamente cerca (McKinsey, 2024). La recapacitación no es una abstracción — es una crisis de transición individual que las estadísticas de ganancia neta no capturan.

Lo que está creciendo: el lado de la creación

El debate sobre el desplazamiento oscurece con frecuencia el lado de la creación. Las ofertas de empleo que requieren habilidades de IA crecieron un 134% por encima de los niveles de 2020. En EE. UU., 275.000 vacantes en enero de 2026 exigían fluidez en IA. La demanda de habilidades de gobernanza de la IA creció un 150%. La ingeniería de prompts, un 90%.

Jamie Dimon confirmó en febrero de 2026 que JPMorgan Chase ya ha desplazado a trabajadores por la IA, pero tiene "grandes planes de redeployment". La plantilla total del banco no cayó — cambió de composición. Ese es el patrón que emerge en las grandes organizaciones: no despidos masivos, sino reorganización de funciones con formación intensiva de los empleados existentes para trabajar con sistemas de IA.

La pregunta que no responden los informes

Lo que WEF, McKinsey y Goldman Sachs responden bien: el efecto agregado sobre el número total de empleos, el potencial técnico de automatización, la escala de la exposición económica. Lo que ninguno de ellos responde: qué ocurre con su empleo específico, en su empresa, en su sector, en su ciudad, con su cualificación actual.

Esta pregunta individual es la que importa para la mayoría de las personas — y no tiene respuesta en datos agregados. Tiene respuesta en el análisis específico de la ocupación, el sector y el perfil de cualificación. PrezencIA monitorea exactamente estos análisis sectoriales — porque el impacto de la IA en el trabajo no es una estadística global, es una serie de impactos específicos que suman al global.