Michael Barr advierte de que la IA podría alterar el empleo y ampliar la desigualdad en EE. UU.

El gobernador de la Reserva Federal examina los indicios iniciales de sustitución y cómo podría distribuirse la ganancia de productividad.

En un taller de formación, un alumno examina una pieza y otras dos personas consultan un portátil.
Michael Barr destacó la formación y el acceso a nuevos empleos para facilitar la adaptación laboral. Ilustración generada por IA.
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Michael Barr, miembro de la Junta de Gobernadores de la Reserva Federal, pidió el 12 de noviembre de 2026 que Estados Unidos se prepare para posibles cambios bruscos en el empleo a medida que las empresas adopten inteligencia artificial. En un discurso sobre desigualdad, señaló indicios de sustitución de trabajadores en algunos sectores, especialmente entre los más jóvenes o con menos experiencia. También mencionó aumentos de productividad y nuevas ocupaciones. A su juicio, el resultado dependerá de la rapidez de la adopción, las oportunidades de empleo que aparezcan y el reparto de las ganancias. Discurso de Michael Barr

Los indicios observados hasta ahora

Barr considera que el desplazamiento de trabajadores por la IA ha sido relativamente pequeño y que la adopción todavía es limitada. Citó señales de que algunas personas pueden producir más con estas herramientas, de que ha crecido la demanda en determinados sectores y de que han surgido ocupaciones. También describió indicios de sustitución en otros segmentos. Una medición de cuánto produce un empleado que ya usa una herramienta aporta una información distinta de la que ofrece el registro de nuevas contrataciones.

Reuters destacó el riesgo de una perturbación grave a corto plazo. Su alcance dependería de qué tareas puedan asumir los sistemas y de la rapidez con que los empleadores los incorporen. La nota del discurso aclara que Barr expone su propia evaluación. No hay en el texto una proyección de desempleo ni un anuncio sobre los tipos de interés. Reuters en MarketScreener

El ritmo de adopción marca el tiempo para adaptarse

En un puesto suelen convivir tareas que responden de forma distinta a la automatización. Clasificar solicitudes frecuentes de atención al cliente puede seguir reglas previsibles. Resolver una reclamación poco habitual requiere reconstruir lo ocurrido y valorar qué solución tiene sentido. Una empresa puede automatizar parte de la clasificación y dedicar más tiempo a los casos difíciles. También puede reorganizar las funciones de su equipo o revisar sus necesidades de personal.

Con una adopción gradual, las empresas y los trabajadores tienen más tiempo para cambiar de funciones o adquirir experiencia. Si muchos empleadores automatizan tareas parecidas a la vez, la demanda de ciertos perfiles puede caer antes de que aparezcan vacantes en otras áreas. Cambiar de sector puede requerir formación y afectar al salario. Esos costes pueden aparecer durante la transición incluso si la producción por hora aumenta con el tiempo.

Qué ocurre con los primeros empleos

Las tareas rutinarias también enseñan cómo funciona una organización. Una persona que empieza a revisar expedientes aprende a reconocer qué dato falta tras examinar muchos casos comunes. Una programadora puede conocer mejor un producto al escribir pruebas para fallos frecuentes. Si un sistema asume parte de ese trabajo inicial, la empresa puede contratar menos para esas funciones o encontrar otra forma de enseñar a las nuevas incorporaciones.

Para examinar los indicios sobre trabajadores jóvenes que menciona Barr, conviene observar las contrataciones por ocupación, edad y experiencia. Una caída en las incorporaciones también puede deberse a una demanda más débil o a cambios de costes. El banco digital brasileño Nubank relacionó su menor ritmo de contratación con ganancias de capacidad. Es un caso empresarial de otro mercado y ayuda a precisar qué significa que una dirección decida contratar más despacio.

Quién recibe las ganancias de productividad

Barr citó una participación del trabajo en la renta nacional de Estados Unidos del 52,8% en el segundo trimestre de 2026, según la serie que analizó. El indicador estima qué parte de la renta remunera al trabajo. El reparto de ciertos ingresos entre trabajo y capital afecta a la medición. La caída de largo plazo que describe el discurso empezó mucho antes de la actual ola de IA, por lo que la cifra sirve de contexto para la discusión sobre el reparto de ganancias.

Producir más por hora puede dar margen para que suban los salarios o los beneficios empresariales. La competencia también puede trasladar parte del ahorro a los consumidores. El poder de negociación de los trabajadores influye en el resultado. Barr distingue además la renta del patrimonio. Un hogar que depende de salarios puede tener poca participación en los activos empresariales que se revalorizan, aunque posea algunas acciones a través de un plan de jubilación.

Cómo puede cambiar la competencia

En uno de los escenarios de Barr, la competencia entre proveedores reduce el coste de las herramientas y permite que negocios pequeños las utilicen. Una empresa que antes no podía pagar ciertos recursos informáticos tendría acceso a ellos. Si muchas empresas pueden mejorar sus servicios, las ganancias pueden llegar a clientes y sectores diversos.

En otro escenario, el acceso a datos, capacidad de cálculo y recursos para mejorar modelos favorece a pocos proveedores. Las empresas con mayor capacidad de inversión podrían ganar mercado, mientras que otras tendrían un acceso limitado. Si los retornos se acumulan en esas compañías y sus propietarios, la parte que recibe el trabajo podría reducirse. El coste de cambiar de proveedor permite observar cuánto margen tiene un cliente para elegir. También importa si una empresa pequeña puede acceder a herramientas comparables a las de sus competidores y si aparecen alternativas en el mercado.

Qué medir durante la transición

Barr señaló la creación de empleo, la formación y los mecanismos que acercan a los trabajadores a nuevos puestos. Un programa de formación puede atraer a muchas personas y aun así ofrecer pocas oportunidades de aplicar lo aprendido. Para evaluarlo interesa saber cuántos participantes consiguen empleo, en qué funciones y con qué ingresos después de terminar.

Los datos del discurso corresponden a Estados Unidos. Evaluar la situación de Brasil u otro país exige información local sobre la composición del empleo, la adopción de herramientas y el acceso a la formación. Seguir incorporaciones, salidas y salarios por ocupación permite detectar si los cambios en algunas tareas terminan afectando de forma duradera a quién consigue trabajo y a cuánto cobra.

Fuentes consultadas