Despidos en el sector tecnología: ¿la IA está transformando el mercado laboral?

Ciudad de México 7 de marzo de 2026.- Hay una forma cómoda de hablar sobre inteligencia artificial y empleo: repetir que “todavía no pasa nada” o, en el otro extremo, anunciar el apocalipsis laboral. El problema es que ambas posiciones son intelectualmente perezosas. Lo que está ocurriendo es más sutil, más estructural y, por eso mismo, más peligroso.

El 5 de marzo, Anthropic publicó “Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence”, un estudio de sus investigadores Maxim Massenkoff y Peter McCrory que introduce una métrica nueva para medir el impacto real de la IA en el mercado laboral. No lo que la IA podría hacer en teoría, sino lo que ya está haciendo en la práctica.

La publicación no podría haber llegado en un momento más elocuente. El mismo día, la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos informó que la economía perdió 92.000 empleos en febrero, la tasa de desempleo subió a 4,4% y se revisaron a la baja los números de meses anteriores. El sector de servicios de información —golpeado directamente por la adopción de IA— perdió 11.000 puestos, continuando una tendencia de pérdida promedio de 5.000 empleos mensuales durante el último año.

[Cinco alternativas a Magis TV: apps seguras y libres de virus para ver películas gratis] Te puede interesar: Cinco alternativas a Magis TV: apps seguras y libres de virus para ver películas gratis [Las profesiones mejor remuneradas y]Las profesiones mejor remuneradas y con mayor nivel educativo son las más expuestas a la transformación por IA (Imagen Ilustrativa Infobae)

La brecha entre lo posible y lo real

El aporte central del estudio es su métrica: la “exposición observada”. A diferencia de análisis previos que calculaban qué tareas podría realizar un modelo de lenguaje, Anthropic cruzó esa capacidad teórica con datos reales de uso profesional de Claude, extraídos de su Anthropic Economic Index. No midieron solo qué puede hacer la IA, sino qué está haciendo efectivamente en entornos de trabajo.

El resultado es una brecha enorme. En las ocupaciones de computación y matemáticas, los modelos de lenguaje podrían teóricamente cubrir el 94% de las tareas. Pero Claude actualmente cubre solo el 33%. En oficina y administración, la capacidad teórica alcanza el 90%. El uso real es una fracción de eso.