Europa Enfrenta Tsunami Laboral por IA: FMI Advierte que 40% de Empleos Están en Riesgo

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La propia investigación del Fondo pinta un panorama más complicado de lo que sugiere el titular — y los trabajadores atrapados en el medio lo saben mejor que nadie.

Kristalina Georgieva no se anda con rodeos. En el Foro Económico Mundial de Davos en enero pasado, la Directora Gerente del FMI describió la inteligencia artificial como una fuerza que se cierne sobre el empleo mundial. En la Cumbre de Impacto de IA en Nueva Delhi un mes después, repitió la advertencia. La investigación del Fondo estima que aproximadamente el 40% de los empleos a nivel global — y el 60% en economías avanzadas — serán afectados por la tecnología en los próximos años, ya sea a través de mejoras, eliminación o transformación total.

Para Europa, las cifras son aún más impactantes. La propia evaluación del gobierno británico, publicada en enero de 2026 y basada en la metodología del FMI, encontró que aproximadamente el 70% de los trabajadores británicos ocupan roles que contienen tareas que la IA podría potencialmente realizar o mejorar. Esa cifra supera el equivalente estadounidense de alrededor del 60%, en gran parte porque la economía británica está más ponderada hacia las ocupaciones del sector servicios donde las capacidades de IA se superponen más con el trabajo humano.

Debemos ser claros sobre lo que “afectado” significa aquí. El marco del FMI distingue entre roles donde la IA probablemente complementará a los trabajadores — impulsando la productividad y potencialmente aumentando salarios — y aquellos donde es más probable que sustituya al trabajo humano, deprimiendo la demanda y los salarios. Aproximadamente la mitad de los empleos expuestos caen en cada categoría. El problema es que la cifra del titular viaja sin esa sutileza, y la ansiedad pública llena el vacío.

Las Personas Entrenando a Sus Propios Reemplazos

El encuadre macroeconómico de Georgieva adquirió una dimensión marcadamente humana esta semana. Una serie de relatos en primera persona de trabajadores directamente involucrados en entrenar sistemas de IA reveló un patrón de desilusión que los modelos económicos no pueden capturar.

Una editora, que corrige trabajos académicos para hablantes no nativos de inglés, describió ser reclutada para entrenar lo que le dijeron eran “editores asistentes”. Pasó meses alimentando correcciones al sistema antes de que la empresa revelara que era un programa de IA. Su tarifa fue posteriormente reducida. Ahora gana menos corrigiendo la salida de la máquina — una tarea que dice toma más tiempo que editar desde cero — mientras atrapa errores que el modelo produce, desde puntuación innecesaria hasta cambios sin sentido en nombres de países.

Un escritor de marketing con premios de la industria pasó meses construyendo flujos de trabajo de IA y documentación, creyendo que supervisaría el sistema. Fue despedido. Su antigua carga de trabajo ahora es manejada por personal junior usando la documentación que él creó. Un traductor reporta haber pasado cuatro años entrenando motores de IA que su empleador pretende desplegar como un reemplazo de reducción de costos para lingüistas humanos.

Estos no son riesgos abstractos de desplazamiento. Son personas a las que se les pidió participar en su propia obsolescencia profesional — a menudo sin que se les dijera que ese era el propósito del ejercicio.

“Entrenar a tu reemplazo robot se siente como cavar tu propia tumba digital.”
— Escritor de marketing galardonado, despedido después de construir flujos de trabajo de IA (The Guardian, febrero 2026)

No todos son pesimistas. Un consultor de cuidados paliativos que ayudó a pilotear un chatbot de IA para pacientes con cáncer metastásico notó que manejaba aproximadamente la mitad de las respuestas correctamente, pero aún requería adaptación pesada y no podía replicar las señales no verbales — lenguaje corporal, expresiones faciales, tono — que definen la buena atención clínica. Un profesor de matemáticas trabajando con demostración de teoremas por IA reconoció que la tecnología está avanzando rápidamente, pero se sintió protegido por su rol de enseñanza y empleo en el sector público. Ambos casos sugieren un patrón: mientras más dependa un rol de matices interpersonales, contexto físico o relaciones institucionales, más difícil es para la IA desplazarlo.

Los Números Detrás del Ruido

La ansiedad laboral alrededor de la IA es medible y creciente. El Barómetro Global de Talento 2026 de ManpowerGroup, basado en entrevistas con casi 14,000 trabajadores en 19 países, encontró que el uso regular de IA saltó 13% en 2025, pero la confianza de los trabajadores en la tecnología cayó 18%. Los baby boomers reportaron la caída más pronunciada, del 35%, mientras que la Generación X vio caer la confianza un 25%. Casi dos tercios de los trabajadores encuestados dijeron que estaban eligiendo quedarse en sus roles actuales a pesar del agotamiento y la insatisfacción — un fenómeno que el informe caracteriza como “aferrarse al trabajo”, impulsado por el miedo a lo que la automatización podría significar para su próximo movimiento.

Los datos de despidos cuentan una historia más complicada de lo que cualquier lado del debate usualmente admite. La firma consultora Challenger, Gray & Christmas registró aproximadamente 55,000 recortes de empleos atribuidos a IA en Estados Unidos durante 2025, de un total de 1.17 millones de despidos — la cifra anual más alta desde el año pandémico de 2020. Las pérdidas vinculadas a IA han subido marcadamente: durante los primeros siete meses de 2025, alrededor de 10,000 recortes se vincularon a la tecnología, pero al final del año el total había superado los 54,000 — una aceleración de cinco veces en la segunda mitad del año.

Sin embargo, varias voces creíbles urgen precaución. El Budget Lab de la Universidad de Yale analizó datos del mercado laboral estadounidense desde noviembre de 2022 hasta mediados de 2025 y no encontró aceleración sustancial en la tasa a la que la mezcla ocupacional estaba cambiando — en otras palabras, la composición de la fuerza laboral aún no había cambiado dramáticamente desde el lanzamiento de ChatGPT. Los analistas de Deutsche Bank advirtieron en enero que el “lavado de redundancia por IA” — empresas citando la IA como justificación conveniente para recortes impulsados por presiones económicas más amplias — se convertiría en una característica significativa de 2026. Sander van ‘t Noordende, CEO de Randstad, la firma de personal más grande del mundo, le dijo a CNBC en Davos que el vínculo entre esos 55,000 recortes y la IA estaba siendo exagerado.

Forrester ofreció quizás la evaluación más escéptica: estima que solo el 6% de los empleos estadounidenses serán genuinamente automatizados para 2030, y proyecta que muchos despidos atribuidos a IA finalmente serán revertidos cuando las empresas descubran que la tecnología no está lista para llenar los roles que se suponía debía reemplazar.

Los Trabajadores Jóvenes Lo Sienten Primero

Si hay un área donde los datos están comenzando a converger, es el empleo de nivel inicial. Investigación de la Reserva Federal de Dallas, basándose en análisis de la Universidad Stanford, encontró que trabajadores de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a IA experimentaron una caída del empleo del 13% desde finales de 2022. La caída fue impulsada no por despidos, sino por una reducción en la tasa a la que los jóvenes que ingresan al mercado laboral encontraron trabajo en esos roles en absoluto. Para ocupaciones con menor exposición a IA, las tasas de entrada se mantuvieron estables.

Esto se alinea con lo que el propio FMI ha señalado. En Davos, Georgieva notó que las tareas de nivel inicial son desproporcionadamente vulnerables a la automatización porque tienden a involucrar los tipos de trabajo cognitivo estructurado y repetitivo que la IA actual maneja bien. Mientras tanto, los trabajadores en roles que han sido mejorados por IA — alrededor de una de cada diez posiciones en economías avanzadas, según las estimaciones del Fondo — tienden a ganar más y gastar más, creando demanda posterior para empleos de servicios menos calificados. La implicación incómoda es un mercado laboral que se vacía en el medio: profesionales aumentados por IA en la cima ganando más, trabajadores de servicios en la base sostenidos por ese gasto, y un grupo menguante de roles de nivel medio e inicial atrapados en el medio.

“La clase media, inevitablemente, va a ser afectada.”
— Kristalina Georgieva, WEF Davos, enero 2026

Lo Que Realmente Necesita Suceder

Las propias prescripciones de política del FMI se centran en inversión en habilidades, redes de seguridad social y marcos regulatorios que puedan mantener el ritmo con la tecnología. El Fondo publicó un Índice de Preparación para IA que cubre 125 países, que mide la preparación a través de infraestructura digital, capital humano, capacidad de innovación y gobernanza. Las economías más ricas tienden a puntuar mejor, pero con amplia variación — y puntuar bien en preparación no es lo mismo que actuar sobre ella.

El desafío práctico es el tiempo. Las capacidades de IA están avanzando más rápido de lo que la mayoría de las instituciones pueden adaptarse. Georgieva fue franca sobre esto en Davos: la tecnología se mueve demasiado rápido para que los formuladores de políticas puedan seguir el ritmo, y la brecha entre despliegue y regulación se está ampliando. La Ley de IA de la UE proporciona un marco regulatorio, pero fue diseñada alrededor de categorías de riesgo que pueden no mapear claramente las realidades desordenadas de la disrupción laboral — una editora entrenando sin saberlo a su reemplazo no encaja limpiamente en “alto riesgo” o “bajo riesgo”.

El modelo de flexiseguridad de Dinamarca — que combina contratación y despido relativamente fáciles con beneficios de desempleo generosos y programas activos de reentrenamiento — es frecuentemente citado por el FMI como una plantilla. Si puede escalar a la velocidad y amplitud del cambio impulsado por IA permanece sin probar. Lo que sí parece claro de la propia investigación del FMI es que las economías con protecciones sociales más fuertes, mayor movilidad educativa y mercados laborales más flexibles navegarán la transición más suavemente que aquellas sin ellas.

La Evaluación Honesta

Probablemente estamos en un período donde el miedo al desplazamiento por IA está corriendo por delante de la realidad medible — pero la realidad medible se está poniendo al día. Los datos de Yale y las proyecciones de Forrester sugieren que el mercado laboral aún no ha sido fundamentalmente remodelado. Los testimonios de trabajadores y la investigación de la Fed de Dallas sugieren que los efectos tempranos son reales, concentrados entre los jóvenes y los profesionales de media carrera más cercanos al proceso de entrenamiento.

La metáfora del tsunami de Georgieva puede ser prematura como descripción de lo que ya ha pasado. Como advertencia sobre lo que los próximos años podrían traer si la inversión en habilidades, regulación y protección social no mantiene el ritmo con el despliegue, es difícil de desestimar. Los trabajadores que han pasado el año pasado entrenando sistemas de IA y viendo sus propios roles disminuir probablemente dirían que el agua ya está subiendo.