AM Noticias | Tecnología

VIDEO: Hasta 300 millones de empleos se verán afectados este año por la Inteligencia Artificial. Te decimos cómo prepararte

Detalles
Category: Hi Tec
Publicado: 17 Enero 2026
Escrito por Redacción

aiy.jpg

La Inteligencia Artificial (IA) está posicionada como el principal motor transformador de la economía y el empleo en 2026, según múltiples análisis de organismos como el FMI, el Foro Económico Mundial (WEF), Goldman Sachs, McKinsey y expertos en medios especializados.

Este año se considera el de la consolidación y adopción masiva, pasando de la fase de hype a la integración real en empresas, procesos y mercados laborales.

Impacto general en la economía y el empleo

La IA promete impulsar la productividad global de forma significativa:

  • El FMI estima que podría agregar hasta 7% al PIB mundial a largo plazo.
  • Goldman Sachs calcula que afectará hasta 300 millones de empleos a nivel global (tareas automatizadas), pero con un impacto neto moderado en desempleo (~0.5 puntos porcentuales), ya que genera nuevos roles.
  • El WEF proyecta para esta década ~170 millones de nuevos empleos creados por tendencias tecnológicas (incluyendo IA) frente a ~92 millones desplazados, resultando en un saldo neto positivo.

En 2026, veremos:

  • Automatización de tareas repetitivas, administrativas y de análisis (contabilidad, atención al cliente básica, redacción inicial, etc.).
  • Aumento de la demanda en roles de IA: especialistas en machine learning, ingenieros de prompts, analistas de datos éticos, ciberseguridad IA, "orquestadores de agentes IA", etc.
  • Transformación de ~25% de los trabajos (según estimaciones), donde la IA actúa como colaborador humano.

Muchos expertos coinciden en que 2026 será el año en que la IA deje de ser una promesa para convertirse en factor determinante de la economía y el trabajo.

Riesgos y desafíos para países emergentes

Los países emergentes y en desarrollo (incluyendo gran parte de Latinoamérica, África y Asia emergente) enfrentan una doble cara:

Riesgos principales:

  • Menor exposición inmediata a la disrupción (FMI: ~40% de empleos expuestos vs. ~60% en economías avanzadas), pero también menor capacidad para capturar beneficios.
  • Brecha digital agravada: falta de infraestructura (datos, computación, internet de alta velocidad), talento cualificado y regulación.
  • Aumento de la desigualdad entre naciones: los países ricos y algunos emergentes líderes (India, Emiratos, partes de China) avanzan rápido, mientras otros quedan rezagados.
  • Desplazamiento de empleos de entrada y bajos salarios, con riesgo de polarización laboral y mayor informalidad/gig economy precaria.
  • Dependencia de inversiones extranjeras en IA (data centers, chips), que podrían concentrar riqueza en pocas manos/empresas.

Desafíos clave:

  • Reconversión laboral lenta si no hay inversión en educación STEM, formación continua y reconversión (ej. Colombia, México o Argentina necesitan políticas agresivas).
  • Riesgo de desigualdad interna mayor: trabajadores calificados ganan más (premium salarial por skills IA hasta +15%), mientras los no calificados quedan fuera.

Oportunidades para países emergentes

A pesar de los riesgos, hay una ventana histórica:

  • Adopción rápida y barata → La IA es más democrática que revoluciones previas (internet, móviles). Países como India ya crecen +40% en hiring relacionado con IA.
  • Salto productivo en sectores clave: fintech (inclusión financiera), agricultura inteligente, salud (diagnósticos), manufactura (fábricas inteligentes), educación y servicios públicos.
  • Nuevos mercados → Oportunidades en exportación de servicios IA, desarrollo local de soluciones (ej. IA para idiomas locales, problemas regionales).
  • Crecimiento inclusivo → Si se invierte en infraestructura digital y talento, la IA puede ayudar a cerrar brechas históricas de productividad y acelerar industrialización.

Ejemplos positivos: algunos emergentes ya lideran en adopción rápida (India, partes de Latinoamérica en fintech IA).

¿Qué deberías hacer para no quedar afuera? (Recomendaciones prácticas)

Para individuos, empresas y gobiernos en contextos emergentes:

  1. Aprende IA básica ya → No necesitas ser programador experto. Domina herramientas como ChatGPT, Copilot, Midjourney, etc. Cursos gratuitos/baratos en Coursera, Google, Microsoft o plataformas locales.
  2. Desarrolla skills complementarias → Creatividad, pensamiento crítico, resolución de problemas complejos, empatía, ética IA → lo que la IA no reemplaza fácilmente.
  3. Especialízate en nichos → Prompt engineering, data labeling, supervisión de agentes IA, ciberseguridad, ética y regulación.
  4. Mantente actualizado → 2026 será de "depuración": muchas herramientas quedarán obsoletas, otras explotarán.
  5. Para empresas → Integra IA como colaborador humano, invierte en upskilling de empleados, busca partnerships con proveedores globales.
  6. Para gobiernos → Políticas de educación masiva, infraestructura digital y regulación equilibrada (protección de datos + innovación).

En resumen: la IA en 2026 no destruirá el empleo masivamente, pero redefinirá quiénes prosperan. Los países y personas que inviertan en adaptación y habilidades humanas + IA saldrán ganando; los que esperen pasivamente, arriesgan quedar rezagados.

Imagen: X @IndyEspanol / Información: Grok