La IA, el empleo, la sobreproducción de élites y cómo cambiará la educación

El rendimiento de la IA ha avanzado mucho en el último año. Con ello, he empezado a pensar más a menudo en cómo deberían ser la educación y el empleo.

Lo que más me ocupa es qué cambios podrían producirse en la sociedad y en las universidades cuando la IA reorganice el empleo.

En este texto considero que van a «cambiar» tres grandes ámbitos.

• El empleo y el trabajo mismo cambian por efecto de la IA
• Cambia la manera de avanzar en la carrera profesional
• Las élites se vuelven aún más excesivas

Teniendo esto en cuenta, dejo por escrito, todavía en una etapa bastante tosca, qué hacer con la educación universitaria.

Puede que no «nos quiten el empleo», pero…

Es habitual hablar del desempleo causado por la IA, pero al revisar los informes recientes sobre IA y trabajo, muchos señalan que por ahora resulta difícil afirmar que «la IA esté provocando un desempleo masivo».

En el informe europeo de 2026 del McKinsey Global Institute, se estima que el 58 % de las horas de trabajo actuales en diez países europeos es técnicamente automatizable con las tecnologías existentes. Sin embargo, conviene advertir que esto no significa que «desaparezca el 58 % de los empleos», sino que se trata de la posibilidad técnica de automatizar.

Goldman Sachs también afirma que «el aumento de la tasa de desempleo durante la transición sería de aproximadamente 0,5 puntos», que «con la ampliación de los casos de uso actuales, el 2,5 % del empleo en Estados Unidos estaría en riesgo» y que «con una adopción generalizada podría sustituirse entre el 6 % y el 7 %», pero concluye que es «escéptico ante los recortes masivos de empleo».

Tampoco en los análisis del Yale Budget Lab ni del New York Fed se ha confirmado aún con claridad una perturbación amplia del mercado laboral ni una caída nítida de las ofertas de empleo atribuible a la IA.

Más bien, Andreessen Horowtiz y otros sostienen que el colapso del empleo por la IA es una fantasía. Argumentan que la IA comprime algunas tareas y funciones, pero que, gracias al aumento de la productividad, también genera nueva demanda y nuevos empleos.

Aun así, ¿no son muchas las personas que sienten que la IA está automatizando parte de su trabajo, o las organizaciones que han dejado de contratar becarios?

Para averiguar la causa, probablemente no baste con mirar solo «si el trabajo desaparece o no»: hay que desglosar el trabajo con más detalle y ver dónde están los efectos.

Parece preferible, por ejemplo, separar los niveles por grado de abstracción (tareas, contratación y número total de empleos a escala macro) y ordenar que en cada uno el efecto actual y el plazo de propagación del efecto son distintos.

Nivel	Qué cambia	Grado de impacto actual
Tareas	La IA asume resumir, redactar borradores, buscar, clasificar, el análisis rutinario y la primera respuesta	Alto
Contratación	Cambian las convocatorias y el diseño de puestos para jóvenes, puestos de entrada y puestos junior	Medio, pero importante
Número de empleos	Reducción de la plantilla existente, desaparición de ocupaciones, aumento del desempleo	Limitado por ahora

Es de suponer que, a corto plazo, más que un desempleo masivo por la IA, lo que habría que prever es que se sustituyan las tareas de los trabajos administrativos y de oficina, en especial en las ocupaciones de alta exposición, y que a medio y largo plazo se produzcan cambios en los requisitos de contratación y efectos sobre el empleo y los salarios.

No obstante, empiezan a aparecer opiniones según las cuales en algunos ámbitos ya se están dejando sentir los efectos sobre el empleo.

Un artículo de The Economist del 13 de mayo informa de que, en los «ámbitos más expuestos», ya hay efectos incluso sobre el número de empleos. En Estados Unidos, además de que la situación del empleo se ha deteriorado a escala macro, parece que la influencia de la IA ya se nota también a corto plazo, lo cual concuerda con mi percepción. A continuación, una cita.

Descubrimos que la situación de los graduados empeora de forma notable cuanto más expuesto está su ámbito a la IA. Entre 2022 y 2024, en el 20 % de los ámbitos menos afectados por la IA (pedagogía, filosofía, ingeniería civil, etc.), la caída de la tasa de empleo a tiempo completo fue de apenas 1,5 puntos. En cambio, en el 20 % de los ámbitos más afectados (informática, ingeniería informática, ciencias de la información, etc.), se registró un descenso de hasta 6,6 puntos. (traducción de un pasaje de Is AI putting graduates out of work already?)

El artículo de Andreessen Horowtiz que sostiene que el colapso del empleo por la IA es una fantasía tiene parte de razón, pero también me parece demasiado optimista, y el problema no es el número total de empleos, sino quién pierde el trabajo y quién lo gana, cuántos años lleva la transición y de qué «calidad» son los empleos que surgen.

Cambios en el trabajo

Si a medio y largo plazo se producen efectos sobre el empleo y los salarios, suele decirse que llegarán a los puestos de nivel medio. Es un fenómeno parecido a la «curva de la sonrisa» de la que tanto se habla en relación con la IA.

La idea es que permanecen los trabajos intelectuales de alto nivel, como la estrategia, la toma de decisiones, la responsabilidad, la coordinación entre personas y los trabajos de gran creatividad, y también permanecen los trabajos de fuerte componente físico y presencial, como parte de los cuidados, la construcción, el mantenimiento, la cocina y la atención al cliente, pero se ve presionado lo que queda en medio: el trabajo intelectual rutinario y las tareas administrativas.

Los empleos administrativos generales, representantes típicos de esos puestos de nivel medio, ya tienen en Japón una ratio de ofertas por demandante baja, de alrededor de 0,3, y en adelante este tipo de ocupaciones será aún más fácil de sustituir.

De hecho, en el desajuste entre ocupaciones de las proyecciones de la estructura del empleo en 2040 (edición revisada), actualizadas en marzo de 2026 por el Ministerio de Economía, Comercio e Industria, se considera que el personal administrativo tendrá un gran excedente.

Como resultado, los trabajadores sufrirán la presión de

• esforzarse por llegar a puestos de mayor nivel, o bien
• pasar a puestos de nivel bajo (aunque no me gusta usar esa expresión…)

Además, si los puestos de nivel bajo están bien remunerados y son trabajos humanos y gratificantes, se podrá hablar de trabajo asistido por IA; pero si no, será un trabajo supervisado por IA, en el que a las personas se las hace trabajar con la máxima eficiencia, con un jefe severo encima (como algunas plataformas de trabajo por encargo actuales).

Y hoy en día, los puestos de nivel medio generan muchos empleos con salarios razonables y sirven de colchón. Si esto se desmorona, aumentarán la desigualdad entre ricos y pobres y, con ella, la inestabilidad de la sociedad.

Concentración de los efectos

Además, en cuanto a «dónde» se darán los efectos, así como el shock chino en la manufactura del pasado (el declive de la industria manufacturera de los países avanzados por la expansión del comercio con China) se concentró con fuerza en ciertas regiones, es probable que con la IA también haya un sesgo considerable por regiones y ocupaciones.

El artículo de The Economist citado antes señalaba que ámbitos como la educación no se ven afectados, mientras que en el 20 % de los ámbitos más expuestos (informática, ingeniería informática, ciencias de la información, etc.) hubo una caída de hasta 6,6 puntos. Por su parte, el informe de 2025 de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) estima que alrededor de una cuarta parte de los trabajadores del mundo tiene algún grado de exposición a la IA generativa y que la categoría de máxima exposición representa el 3,3 % del empleo mundial, pero la exposición es especialmente grande entre

• el personal administrativo
• los países de renta alta
• las mujeres (que con frecuencia ocupan este tipo de puestos)

La OIT no lo ve como una simple «pérdida de empleo», sino como una «transformación del trabajo».

Que el efecto se concentre en ciertas ocupaciones y en un género significa que el impacto de la IA es también una cuestión de género. En Japón, los empleos administrativos también son un gran colchón del empleo femenino, y si avanza el ahorro de mano de obra por la IA, es posible que primero se estreche la puerta de entrada a los puestos que ocupan muchas mujeres. Es muy probable que esto afecte de manera considerable a los ingresos y la vida de las familias de la región metropolitana de Tokio que dependen de dos sueldos y de los hogares monoparentales encabezados por madres.

Cambios en la «escalera de la carrera profesional»

Y no solo eso: incluso en un mismo trabajo, se puede decir que está cambiando la «puerta de entrada al trabajo».

Lo que la IA sustituye con más facilidad es el trabajo que se encarga primero a los jóvenes. Tareas como redactar actas, hacer investigaciones o escribir borradores de propuestas y contratos parecen trabajo simple, pero en realidad eran también el entrenamiento con el que los jóvenes aprendían el oficio.

Al recortar la IA esas tareas, las empresas podrán ganar eficiencia. Pero, al mismo tiempo, se recortan también las experiencias con las que los jóvenes aprenden el oficio. Es decir, existe la posibilidad de que disminuyan las oportunidades de formación dentro de las empresas y se debilite la función de formar a los futuros mandos intermedios.

De hecho, Anthropic no afirma que el desempleo haya subido con claridad en las ocupaciones de alta exposición, pero indica la posibilidad de que la incorporación a ocupaciones de alta exposición se esté ralentizando entre los jóvenes de 22 a 25 años. Una investigación del Stanford Digital Economy Lab también informa de que, en las ocupaciones de alta exposición a la IA, el empleo de quienes están al inicio de su carrera, de 22 a 25 años, ha disminuido en términos relativos.

Lo importante aquí no es solo que «haya menos trabajo para los jóvenes», sino que se estrecha la escalera de la carrera con la que se forma a los futuros mandos intermedios y especialistas. Entonces, aunque uno logre entrar tras superar una dura competencia, después le resultará difícil seguir ascendiendo. Ya presenté una vez, a partir de un ensayo de Brookings, un caso similar de «colapso de la escalera de la carrera en la manufactura» ocurrido con los robots industriales, y seguramente es lo mismo con la automatización por robots industriales que con la automatización por IA.

https://www.youtube.com/watch?v=A7hgeUXhxBk

Cambios en la educación

Estos cambios en el empleo también tienen un gran impacto en la educación.

Hasta ahora, las empresas japonesas contrataban a los estudiantes por su potencial, practicaban un empleo de tipo membresía y los formaban tras la incorporación.

La premisa era que pesaba más la trayectoria académica, es decir, a qué universidad se había entrado, que lo que se había estudiado en ella. Y eso llevó también a tolerar la abundancia de humanidades y ciencias sociales en las universidades privadas japonesas, porque estas áreas requieren relativamente poca inversión en instalaciones y encajaban bien con la expansión de las universidades privadas. Además, en cuanto a la contratación, las empresas valoraban en exceso el diploma y la trayectoria académica, y si se practicaba una contratación de tipo membresía y uno se formaba con OJT en la empresa, no era tan necesario que lo aprendido se reflejara en la capacidad profesional.

Sin embargo, cuando la IA pueda encargarse de redactar documentos, investigar, resumir, tramitar asuntos administrativos y hacer el análisis preliminar, el motivo para contratar a «alguien con potencial pero que todavía no sabe hacer nada» se debilita en términos relativos. Entonces el empleo de los jóvenes universitarios irá menguando poco a poco. Y aunque entren, es posible que se estreche la escalera para ascender en su carrera.

En cambio, aumenta la necesidad de graduados de bachillerato, y ya hoy la ratio de ofertas por demandante en la búsqueda de empleo de quienes terminan el bachillerato es la más alta de la historia.

Entonces se refuerzan opciones como

1. adquirir habilidades bastante avanzadas durante la educación universitaria, antes de incorporarse al mercado laboral
2. dedicarse a un trabajo físico en el que se puede conseguir empleo sin ir a la universidad

A la vez, en Japón y en la mayor parte de Occidente, se estima que el coste de la matrícula universitaria y la rentabilidad de la inversión de ir a la universidad tienden a empeorar. Solo en Japón, hay menciones como la siguiente.

«Entre los graduados universitarios que trabajan como profesionales y técnicos, lo que en 2020 se recuperaba en 7,9 años pasó en 2025 a 15,0 años. Entre los graduados universitarios que trabajan en puestos administrativos, lo que en 2020 se recuperaba en 9,8 años pasó en 2025 a 16,8 años. Los profesionales y técnicos tienen un nivel de ingresos más alto y, por ello, el tiempo de recuperación es más corto, pero en ambas ocupaciones hay una clara tendencia a que ese plazo se alargue de 2020 a 2025.
Recruit Works, «¿Compensa "ir a la universidad"? La situación más reciente de los salarios por nivel educativo» (2026)

Fuera de Japón, como muestra el artículo del WSJ «Aumentan las "rebajas" de títulos de MBA en EE. UU., que lidia con la desaceleración de la demanda», también hay un movimiento de reducción de la matrícula.

La IA puede llevar a empeorar aún más la rentabilidad de la inversión en la universidad.

Esto se debe a que, si se piensa en los ingresos perdidos durante cuatro años (los que se habrían obtenido de haber trabajado) como una inversión para recibir un sueldo con la prima de ser «graduado universitario», en un contexto en que suben los salarios del trabajo físico, con lo que aumentan los ingresos perdidos, y también suben las matrículas, la IA empeoraría en promedio todavía más el ROI de esa inversión en educación universitaria. A medida que la expresión «millonario de cuello azul» cobra realismo, aumentan los ingresos perdidos y empeora la rentabilidad de la inversión en educación universitaria.

La educación superior, como la universitaria, tiene que luchar contra estas presiones, además de contra la baja natalidad en Japón.

La educación y la IA

Si la IA sigue desarrollándose, es fácil imaginar que la IA dé instrucciones a los humanos, como hacen hoy las plataformas de trabajo por encargo.

Es decir, los jóvenes que se incorporen a la sociedad se verán más expuestos a la presión de irse hacia uno de dos polos:

• hacer trabajos de alto nivel usando mucho la IA y los agentes de IA (gestionando desde el principio a numerosas IA)
• ser usados por la IA y hacer los trabajos físicos que la IA no puede hacer

y creo que habría que pensar, en cierta medida, cómo se ha de educar para lo primero.

En el segundo caso, no hay problema si se puede ganar un sueldo suficiente y el trabajo es humano y gratificante, pero no tiene por qué ser así, y creo que hay que tener presente que esa plataforma de IA no tiene por qué ser una IA que pague una contraprestación suficiente a Japón y a los japoneses. (Aunque, incluso del lado de quienes usan la IA, podrían acabar en una posición de siervos digitales…)

Lo ya mencionado de que «se estrecha la puerta de entrada a la carrera» tiene que ver con esto. Si el OJT disminuye, habrá presión para formar a personas con una capacidad considerable ya al terminar la universidad. O, junto con eso, quizá se alargue el periodo de formación previo al empleo, y la educación externa a las empresas acabe asumiendo el reciclaje profesional de quienes ya han entrado en el mundo laboral.

Creo que es algo que hay que pensar: cómo incorporar la IA a la educación bajo esas premisas. Y creo también que, si se debilita la función educativa que antes tenían las empresas, la importancia de la función de la educación pública aumentará en términos relativos (será necesario atenderla socialmente).

Por el contrario, también creo que, con la educación universitaria y la estructura industrial actuales tal como están, podría llegarse a una sobreproducción de élites.

Aceleración de la sobreproducción de élites

Para explicar brevemente la sobreproducción de élites: según la teoría demográfico-estructural de Turchin, la sociedad se desestabiliza cuando se superponen el empeoramiento de la vida de las masas, la sobreproducción de élites y la disminución de la capacidad del Estado. Y la sobreproducción de élites es que las personas que aspiran a puestos de alto estatus, como las de formación superior y las que quieren ser profesionales, aumentan por encima de las sillas que realmente hay.

Si, optando por mantener la educación universitaria como está,

• la IA reduce en términos relativos los puestos de buenos empleos,
• estrecha la puerta de entrada y la escalera del trabajo,
• y empeora aún más el ROI de la educación universitaria,

la situación resultaría relativamente más de «élite excesiva» que la actual. Creo que eso podría ampliar la brecha entre las expectativas y la realidad de las personas con alta formación y convertirse en un factor que amplifique el descontento social.

El propio Turchin dijo en 2023 que «la IA creará contraélites». Por otro lado, en una entrevista de 2026 sobre Japón mantiene una postura cautelosa: este cambio, que no viene acompañado de un aumento de la población joven, es singular y no se sabe qué pasará.

En cualquier caso, la IA tiene en Japón el beneficio de «mitigar la disminución de la población», y eso es en parte cierto, pero si no se rediseñan el empleo, el trabajo y la educación, es muy posible que aumenten los desajustes y crezca la inestabilidad de la sociedad. Y, como ya se dijo, si afecta de forma considerable a los empleos de las mujeres, también se manifestará como un problema de género.

De ahora en adelante

Si se puede prever, hasta cierto punto, que la sociedad se desestabilizará si todo sigue así, este problema no atañe solo a las universidades y a la educación, sino que hay que pensar cómo debe abordarlo la sociedad en su conjunto.

Existe la opción de una redistribución posterior, como un impuesto a la IA (gravar con impuestos altos a las empresas de IA y usarlos como fuente para pagar prestaciones), pero esto plantea problemas de implementación, como qué hacer con la elusión fiscal de las empresas de IA y la resistencia política, y efectos secundarios, como el retraso en la adopción de la IA y la caída de la mejora de productividad que provocaría gravarla. En la práctica, creo que conviene reforzar la función de redistribución y, al mismo tiempo, ocuparse de la predistribución.

También se puede considerar la dirección brusca de «reducir el número de personas que van a la universidad» o «reducir el número de universidades», pero gran parte del trabajo físico pertenece a industrias de servicios esenciales del país; son trabajos con sentido, pero el trabajo de cuidados, la educación y similares tienden a estar contenidos por precios fijados oficialmente y, al no ser en principio industrias que ganen divisas, tienen un límite.

El turismo es otra posibilidad, pero los servicios relacionados tienen una baja productividad laboral y es una industria difícil de mejorar. Además, como el turismo se hace aprovechando el excedente de recursos sociales como la red de transporte público y los bienes culturales, y dado que con la disminución de la población será difícil mantener o ampliar esos recursos sociales, impulsar el turismo también aumentaría la fricción con los residentes permanentes.

Si partimos de la premisa de que seguiremos beneficiándonos de la economía global, creo que conviene pensar cómo aumentar el «número de buenos empleos» que crearon en su día una clase media próspera, crear industrias que generen más ingresos, impartir para ello una educación excelente y apuntar a trasladar a más personas a puestos de alto nivel.

Si para entrar en esos puestos de alto nivel se exige una capacidad profesional mayor que antes, la educación también tendrá que cambiar en consecuencia. Y entonces el valor y la posición de la educación pública también deberían cambiar.

Como escribí también en un artículo reciente, «La aceleración de la educación», vuelvo a pensar que se necesita una educación que permita acceder a puestos de mayor nivel en menos tiempo, que se pregunte cómo incorporar en ella la IA, y que sea una educación para una alfabetización y una capacidad profesional que den por supuesta la IA. (Aunque no toda la educación es para el trabajo…)

Si la educación secundaria y superior actual se construyó siguiendo el modelo de la manufactura posterior al desarrollo de la electricidad y a la posguerra, con la premisa de formar a muchas personas capaces de realizar trabajo cognitivo, creo que hace falta pensar en conjunto cómo debería ser la educación después de la IA y a qué industrias se debe orientar a las personas. En eso estoy pensando.

A corto plazo, creo que las universidades también deben asumir la responsabilidad de, en lugar de impedir que se use la IA, pensar en cómo elevar la capacidad profesional de los estudiantes usando la IA, y de aumentar los empleos a los que pueden acceder esos estudiantes con habilidades avanzadas (es decir, aumentar esas empresas e industrias).

Y eso, más que limitarse a enseñar a dominar la IA, consiste en pensar con más profundidad en «qué nuevo valor crear con la IA»; es decir, creo que se trata de pensar más a fondo en las industrias y empresas que la IA hace posibles.