El futuro del trabajo en tres escenarios: cual prefieres y cual es mas probable

El futuro del trabajo se debate entre tres escenarios posibles, y la diferencia entre ellos no está en la tecnología sino en las decisiones que tomemos sobre cómo usarla. Automatización, inteligencia artificial, trabajo remoto, reducción de jornada: los ingredientes están sobre la mesa. Lo que no está claro es qué plato vamos a servir.

Conviene dejar algo claro desde el principio: no existe un único escenario predeterminado. Los economistas, los tecnólogos y los gobiernos llevan décadas discutiendo sobre hacia dónde va el empleo, y la historia les ha dado la razón a todos en algún momento. Lo que sí tenemos ahora, a mediados de la década de 2020, es suficiente información como para trazar tres rutas creíbles. Distintas entre sí. Con ganadores y perdedores distintos en cada caso.

Antes de entrar en los escenarios, vale la pena recordar que las transformaciones del mercado laboral nunca son uniformes. La automatización ya ha desplazado a profesionales con formación sólida, no solo a trabajadores de baja cualificación. Eso hace que ninguno de los tres escenarios sea cómodo por defecto para nadie.

¿Qué pasa con los empleos cuando la IA hace el trabajo?

La inteligencia artificial lleva ya años haciendo tareas que antes requerían horas de trabajo humano: redactar informes, clasificar documentos, atender consultas, generar código. El Foro Económico Mundial estimó en su informe de 2023 que la IA y la automatización podrían desplazar 85 millones de puestos de trabajo antes de 2025, pero también crear 97 millones nuevos. El problema es que esos números no se cancelan entre sí: los empleos que desaparecen y los que aparecen no requieren las mismas personas, las mismas habilidades ni se concentran en los mismos lugares.

Lo que sí está documentado es que los efectos ya son visibles. En el sector legal, herramientas como Harvey o Casetext hacen en minutos la revisión de contratos que antes ocupaba días de trabajo de un abogado junior. En contabilidad, el software de reconciliación automatizada ha reducido plantillas en grandes firmas auditoras. En atención al cliente, los sistemas conversacionales de última generación resuelven entre el 60 y el 80 por ciento de las consultas sin intervención humana en algunas empresas.

Esto no significa que el trabajo desaparezca. Significa que cambia de forma, y que ese cambio no siempre beneficia a quienes más lo necesitan.

Escenario 1: la gran polarización

El primer escenario es el más probable si las cosas siguen como están, sin intervención política significativa. En este modelo, el mercado laboral se divide en dos capas cada vez más alejadas: por arriba, trabajadores de alta cualificación que colaboran con herramientas de IA y multiplican su productividad; por abajo, empleos de servicios presenciales que la automatización no puede reemplazar fácilmente (cuidados, logística física, hostelería) pero que tampoco se benefician del crecimiento que genera la tecnología.

La capa media, la de los trabajos de cualificación intermedia con salarios decentes, es la que más presión recibe. Los analistas de datos de nivel básico, los técnicos administrativos, los gestores de nivel medio: todos ellos compiten con software que hace lo mismo más rápido y sin vacaciones.

Las cifras ya apuntan en esa dirección. En Estados Unidos, entre 2010 y 2023, el crecimiento del empleo se concentró en el cuartil superior de salarios y en el cuartil inferior, mientras el cuartil medio perdía peso relativo. En Europa, el patrón es parecido aunque más suavizado por las políticas de protección laboral.

Este escenario no es catastrófico para todos, pero sí profundiza la desigualdad existente. Y tiene una consecuencia política que no hay que ignorar: las clases medias que sienten que pierden terreno tienden a votar de formas impredecibles.

Escenario 2: la semana de cuatro días y el trabajo rediseñado

El segundo escenario parte de una premisa diferente: si la productividad crece gracias a la tecnología, se puede repartir esa ganancia en forma de tiempo libre en vez de concentrarla en beneficios empresariales. Es el modelo que defienden los impulsores de la semana laboral de cuatro días, y tiene más evidencia empírica de lo que parece.

El experimento más grande y riguroso hasta ahora fue el piloto británico de 2022 y 2023, coordinado por la organización 4 Day Week Global. Participaron 61 empresas con más de 2.900 empleados. Al final del periodo, el 92 por ciento de las empresas mantuvo la semana de cuatro días. La productividad no cayó. La rotación de personal bajó un 57 por ciento. El absentismo también disminuyó.

Islandia había hecho algo parecido entre 2015 y 2019 con 2.500 trabajadores del sector público (alrededor del 1 por ciento de la población activa del país) y llegó a conclusiones similares. Japón, donde varias grandes empresas como Panasonic o Hitachi han probado modelos de cuatro días, también acumula datos positivos.

El problema de este escenario es su universalidad: funciona bien en sectores de conocimiento, en oficinas, en empleos que se miden por resultados. Pero en hostelería, sanidad o manufactura, reducir la jornada sin contratar más personas simplemente no funciona, o requiere inversiones que muchas organizaciones no están dispuestas a hacer. Además, este modelo no resuelve la pregunta de qué pasa con los empleos que desaparecen, solo mejora las condiciones de los que sobreviven.

En cualquier caso, el debate sobre la jornada laboral conecta con algo más amplio: la idea de que los datos sobre cómo trabajamos y vivimos influyen cada vez más en las decisiones que otros toman sobre nosotros.

Escenario 3: la renta básica universal como red de seguridad

El tercer escenario es el más radical y el que genera más debate. Si la automatización destruye empleos más rápido de lo que la sociedad puede adaptarse, algunos economistas y tecnólogos proponen una solución de fondo: desconectar la supervivencia económica del trabajo asalariado mediante una renta básica universal.

La idea tiene defensores en lugares inesperados. Sam Altman, CEO de OpenAI, financia desde 2019 el proyecto OpenResearch, que estudia los efectos de entregar 1.000 dólares mensuales a personas seleccionadas en Estados Unidos sin condiciones. Los primeros resultados, publicados en 2023, muestran que los receptores no dejan de trabajar (al contrario de lo que predecía la crítica conservadora), sino que trabajan de forma diferente: dedican más tiempo a cuidados, formación y empleo por cuenta propia.

Sin embargo, ningún país ha implementado una renta básica universal a escala completa. Finlandia hizo una prueba entre 2017 y 2018 con 2.000 desempleados, y los resultados fueron moderadamente positivos en bienestar, pero no concluyentes en términos de reinserción laboral. El obstáculo principal no es ideológico sino fiscal: financiar una renta básica para toda la población activa de un país como España costaría, según distintas estimaciones, entre 150.000 y 300.000 millones de euros anuales.

La pregunta de quién paga esa factura no tiene respuesta sencilla. Algunos proponen impuestos sobre el capital y los beneficios empresariales generados por automatización. Otros, una tasa sobre las transacciones de datos. Ninguna de esas propuestas ha superado todavía el nivel del debate académico en ningún parlamento relevante.

¿Cuál de los tres escenarios es más probable?

La respuesta honesta es que el escenario 1, el de la polarización, es el que mejor describe lo que está pasando ahora mismo. No porque sea el mejor, sino porque es el que resulta de no tomar decisiones colectivas sobre cómo queremos que funcione el mercado laboral. Los escenarios 2 y 3 requieren voluntad política y social activa; el 1 llega solo.

Dicho esto, los escenarios no son mutuamente excluyentes. Es perfectamente posible un futuro donde algunos sectores adopten la semana de cuatro días, otros experimenten con formas de renta básica sectorial, y el mercado en su conjunto siga polarizándose. La fragmentación es, de hecho, la característica más probable del mercado laboral de los próximos veinte años.

Lo que sí parece claro es que la tecnología no decidirá por sí sola qué escenario se materializa. La velocidad de adopción de la IA en las empresas está documentada; lo que no está escrito es cuánto de esa ganancia de productividad se convierte en beneficio distribuido y cuánto queda en manos de los accionistas. Eso depende de regulación, de negociación colectiva y de decisiones políticas que todavía no se han tomado.

Vale la pena recordar que este debate tiene dimensiones que van más allá del empleo en sentido estricto. El mercado de la atención humana, que es en parte lo que alimenta a las grandes plataformas tecnológicas, también se juega mucho en cómo evoluciona la relación entre personas y trabajo.

Los trabajos que nadie menciona cuando habla del futuro

Hay una categoría de empleos que aparece poco en los análisis sobre el futuro del trabajo: los que sostienen la infraestructura física de la economía digital. Técnicos de mantenimiento de centros de datos, ingenieros de redes, instaladores de fibra óptica, operadores de almacenes automatizados. Trabajos que no requieren necesariamente titulación universitaria pero sí formación técnica específica, y que la automatización no puede eliminar fácilmente porque son precisamente ellos quienes mantienen en marcha los sistemas que supuestamente nos van a sustituir.

La demanda de estos perfiles crece de forma constante. En Europa, la Comisión Europea estimó en 2023 que el déficit de técnicos en tecnologías de la información y la comunicación alcanzaría los 1,37 millones de personas antes de 2030. En España, organizaciones como el Observatorio de Empleabilidad y Empleo Universitarios llevan años documentando que la brecha entre la formación que ofrece el sistema educativo y la que demanda el mercado sigue abierta.

Este desfase es, quizás, el aspecto más concreto y menos especulativo del debate sobre el futuro del trabajo. No hace falta imaginar escenarios de ciencia ficción: la escasez de perfiles técnicos ya está aquí, y los sistemas educativos van varios pasos por detrás.

Esa misma infraestructura tiene costes que pocas veces se mencionan en los debates laborales. Los centros de datos que sostienen la economía digital consumen recursos a una escala que empieza a generar tensiones con otros usos del territorio y el agua.

Formación, reconversión y el problema de los tiempos

Todos los escenarios anteriores asumen que las personas pueden adaptarse. Pero la reconversión profesional tiene un problema de tiempos que rara vez se menciona: formarse para un nuevo empleo lleva años, y la tecnología cambia en meses.

Los programas de reskilling corporativo, como los que han lanzado Amazon (con 700 millones de dólares comprometidos hasta 2025), IBM o Accenture, son visibles y generan titulares. Lo que generan menos titulares es su tasa de éxito real: cuántos de los trabajadores formados consiguen realmente transitar a un empleo mejor pagado dentro de la misma empresa. Los datos disponibles son escasos y en muchos casos los proveen las propias empresas, lo que limita su utilidad analítica.

Los sistemas de formación pública, por su parte, operan a velocidades incompatibles con los tiempos del mercado tecnológico. Un ciclo formativo de grado medio dura dos años. Una titulación universitaria, cuatro. Para cuando un estudiante termina, las herramientas concretas que aprendió pueden haber quedado obsoletas.

Algunos países apuestan por modelos de formación continua corta y certificada, como los microcredenciales europeos impulsados por la Comisión Europea desde 2022. La idea es que la formación no ocurra solo al inicio de la vida laboral sino de forma permanente, integrada en el trabajo. Es una respuesta razonable, pero requiere que las empresas destinen tiempo real a esa formación, y eso no siempre ocurre.

El debate sobre la reconversión también tiene una dimensión geográfica que se ignora con frecuencia. No es lo mismo vivir en Madrid o Barcelona, donde la densidad de empresas tecnológicas ofrece opciones de transición, que en una comarca industrial del interior donde el empleo principal desaparece y el siguiente empleo relevante está a cien kilómetros. Los algoritmos que predicen el futuro de las ciudades incorporan cada vez más variables económicas, pero las decisiones de política industrial siguen siendo lentas.

¿Qué papel juega el trabajador en todo esto, más allá de adaptarse?

Hay una narrativa dominante en el debate sobre el futuro del trabajo que coloca toda la responsabilidad en el individuo: fórmate, adáptate, reinvéntate. Es una narrativa cómoda para quienes toman decisiones sobre qué automatizar y a qué velocidad, porque desplaza el foco de las decisiones colectivas a los esfuerzos individuales.

La negociación colectiva, los convenios sectoriales y la regulación del uso de la IA en los entornos de trabajo son mecanismos que existen y que tienen historial documentado de influir en cómo se reparte el beneficio de los aumentos de productividad. La pregunta es si esos mecanismos están evolucionando a la velocidad suficiente.

En algunos sectores, ya se están produciendo fricciones visibles. Los guionistas de Hollywood que fueron a la huelga en 2023 incluyeron entre sus demandas restricciones explícitas al uso de inteligencia artificial en la escritura de guiones. Los estibadores del puerto de Los Ángeles llevan años negociando cláusulas sobre automatización en sus convenios. Los sindicatos de periodistas en varios países europeos han empezado a incluir en sus pliegos condiciones sobre el uso de IA en redacciones.

Estas negociaciones son el terreno real donde se decide qué futuro del trabajo se materializa, más que los escenarios que diseñan los think tanks o las predicciones de los gurús tecnológicos. Y ese terreno está activo, aunque tenga menos visibilidad mediática que un anuncio de producto de Silicon Valley.

Todo esto conecta con algo que ya hemos apuntado en otros contextos: las tecnologías que más afectan a la vida cotidiana suelen ser las que menos protagonismo tienen en las portadas.

¿Cuánto tiempo nos queda antes de que la pregunta se vuelva urgente?

Depende de a qué sector mires. Para los trabajadores de la industria de contenidos (redacción, diseño, traducción, programación básica), la presión ya es real y ya está afectando salarios y volumen de encargos. Para los trabajadores de cuidados, la automatización tiene límites físicos y sociales que la frenan. Para la mayoría de los empleos de oficina, el impacto está llegando de forma gradual pero constante.

El error más frecuente en los análisis sobre el futuro del trabajo es tratar la automatización como un acontecimiento futuro en vez de como un proceso en marcha. No habrá un día en que todo cambie. Habrá millones de pequeñas decisiones, en millones de empresas, que acumuladas dibujarán uno u otro escenario. Y muchas de esas decisiones ya se están tomando, sin titulares ni debate público.

El futuro del trabajo en tres escenarios no es un menú del que podemos elegir libremente. Es el resultado de lo que hagamos, o dejemos de hacer, en los próximos años. Tanto a nivel individual como colectivo.

Esa dinámica de decisiones distribuidas tiene un paralelo en cómo la tecnología ya moldea comportamientos en otros ámbitos, como en los sistemas urbanos que anticipan conductas antes de que sus usuarios sean conscientes de ello.

¿Y si el escenario que elegimos no es ninguno de los tres?

Los tres escenarios que hemos descrito son marcos analíticos, no profecías. La realidad suele ser más desordenada. Lo más probable es un futuro híbrido donde convivan elementos de los tres modelos según el sector, el país y el nivel de renta. Un programador en Berlín puede disfrutar de una semana de cuatro días mientras un técnico de almacén en Zaragoza trabaja turnos de doce horas gestionando robots que no puede controlar. Eso no es un fallo del sistema: es el sistema.

La pregunta que queda abierta, y que merece más atención de la que recibe, es si las instituciones que tenemos (sindicatos, gobiernos, sistemas educativos, marcos regulatorios) son capaces de responder a una velocidad compatible con la del cambio tecnológico. Hasta ahora, la respuesta honesta es que no lo han sido. Pero tampoco han sido irrelevantes: muchas de las protecciones laborales que damos por sentadas existían en papel antes de que alguien las hiciera cumplir.

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