El primer trabajo que desaparezca por culpa de la inteligencia artificial quizá no esté delante de una pantalla. Puede estar al volante de un camión de cuarenta toneladas.
Mientras lees esto, Waymo completa más de medio millón de viajes semanales en taxis sin conductor repartidos por una decena de ciudades de Estados Unidos. Son unos cincuenta viajes por minuto, día y noche. En mayo de 2025, Aurora empezó a transportar mercancía entre Dallas y Houston en camiones pesados sin conductor humano al volante. Y durante diez meses, en una fábrica de BMW en Carolina del Sur, un robot humanoide trabajó turnos de diez horas, movió más de 90.000 piezas y participó en la producción de más de 30.000 coches. No es una demostración con humo, música épica y un robot saludando a un ministro. Es trabajo real en carreteras y fábricas reales.
Durante años hemos hablado de la inteligencia artificial como si viviera encerrada en una caja de texto. Le pedíamos que escribiera un correo, resumiera un informe o dibujara un gato vestido de Napoleón. Esa etapa ya se ha quedado casi obsoleta. En tiempo récord, he de admitir. Estamos construyendo dos máquinas distintas que pronto serán una sola. Una piensa. La otra tiene ojos, ruedas, piernas y manos.
La unión de ambas cambia el paradigma. Hasta ahora nos preocupaba que una IA pudiera redactar como un abogado, programar como un ingeniero o atender una reclamación sin perder la paciencia. La robótica añade taxistas, camioneros, mozos de almacén, reponedores, limpiadores, operarios, repartidores y agricultores. En general, cualquiera que cobre por mover algo de un sitio a otro entra de pronto en la conversación. La inteligencia artificial llegó a las empresas, pero no se levantaba de la silla. Los robots le permiten salir del ordenador y tocar el mundo.
Da miedo porque el trabajo sostiene mucho más que una nómina. Ordena el día, concede una identidad, crea relaciones y permite responder con cierta dignidad cuando alguien pregunta a qué te dedicas. Durante siglos, la mayoría de nosotros hemos aceptado una idea bastante extraña: merecemos una parte del mundo porque somos útiles para producirlo. Si las máquinas llegan a producirlo casi todo, esa relación empieza a tambalearse.
El temor no es imaginario. En una encuesta publicada por Pew Research Center en 2025, el 52 por ciento de los trabajadores estadounidenses decía estar preocupado por el uso futuro de la IA en el empleo. Solo el 36 por ciento se mostraba esperanzado. Apenas un 6 por ciento creía que la tecnología aumentaría sus propias oportunidades laborales y un 32 por ciento esperaba que las redujera. Nos encanta que una máquina haga el trabajo de otro. La relación se enfría cuando reconoce el nuestro.
Las cifras internacionales son igual de mierders. El Fondo Monetario Internacional calcula que cerca del 40 por ciento del empleo mundial está expuesto a la inteligencia artificial, una proporción que alcanza aproximadamente el 60 por ciento en las economías avanzadas. La Organización Internacional del Trabajo estimó en 2025 que uno de cada cuatro trabajadores ocupa un puesto con algún grado de exposición a la IA generativa. La OIT añadió una frase menos rentable, o más amable si quieres, para los titulares: la transformación del trabajo parece mucho más probable que su desaparición completa.
Exposición no significa extinción. Un empleo no es una única tarea, sino un paquete desordenado de conocimientos, movimientos, relaciones, permisos, responsabilidades y pequeñas improvisaciones que casi nadie se molestó en escribir en el manual. Una IA puede preparar el borrador de un contrato sin asumir la responsabilidad jurídica. Un robot puede llevar una caja por un almacén sin saber qué hacer cuando el embalaje se rompe, el sistema dice que quedan doce unidades y delante de él solo hay once. La realidad tiene la desagradable costumbre de no respetar un PowerPoint.
También existe una enorme distancia entre una demostración técnica y una sustitución rentable. Para eliminar un puesto, la máquina debe funcionar, costar menos, integrarse en el proceso, superar las normas, conseguir un seguro, ganarse la confianza del cliente y seguir trabajando cuando llueve, se cae la red o alguien deja un palé atravesado. La tecnología avanza por saltos. Las empresas se transforman a trompicones.
Eso explica por qué el robot humanoide lleva décadas apareciendo en vídeos y todavía no te ha preparado el desayuno. El cuerpo humano es una máquina escandalosamente versátil. Podemos subir escaleras, abrir un cajón, reconocer una camiseta arrugada, coger un huevo sin romperlo y apartar al perro con la rodilla mientras buscamos las llaves. Un robot industrial tradicional hace una cosa con una precisión sobrehumana dentro de un entorno diseñado para él. Una casa, una calle o la trastienda de una tienda parecen construidas expresamente para humillarlo.
Las fábricas y los almacenes ofrecen un terreno más amable. El suelo es plano, los objetos están clasificados y casi todo lleva una etiqueta. Amazon anunció en junio de 2025 que había desplegado su robot número un millón en una red de más de 300 instalaciones. Su sistema DeepFleet utiliza inteligencia artificial para coordinarlos y, según la empresa, reduce un 10 por ciento sus tiempos de desplazamiento. La Federación Internacional de Robótica registró casi 200.000 robots de servicio profesional vendidos en 2024 entre los proveedores que comunicaron datos. Más de la mitad, 102.900 unidades, se destinaron al transporte y la logística.
Ese número no describe un futuro remoto. Describe carritos autónomos que mueven estanterías, clasificadores, brazos que descargan paquetes, sistemas que preparan pedidos y máquinas que recorren kilómetros de pasillos sin quejarse de las rodillas. En Estados Unidos hay alrededor de siete millones de trabajadores dedicados al movimiento manual de materiales, según la Oficina de Estadísticas Laborales. Solo tres categorías muy visibles, mozos que mueven mercancía, reponedores y personal de atención al cliente, sumaban unos 8,4 millones de empleos en mayo de 2025. Antes de añadir camioneros, taxistas, cajeros, operarios o repartidores.
No todos desaparecerán y desde luego no desaparecerán el mismo martes. Pero sería ingenuo pensar que una empresa invertirá miles de millones en robots para decorar el almacén. La automatización entra primero en las tareas más repetitivas, medibles y desagradables. Después mejora, baja de precio y amplía su territorio. Cuando ha absorbido suficientes tareas, el puesto que las agrupaba deja de tener sentido o necesita muchas menos personas.
El transporte muestra bien esa secuencia. Conducir por una autopista entre dos centros logísticos es un problema más acotado que repartir bebidas en el centro de Madrid, encontrar dónde aparcar y convencer al dueño de un bar de que firme un albarán que asegura no haber pedido. Por eso los camiones autónomos empiezan en corredores regulares, con carreteras conocidas y terminales preparadas. El trabajo completo del conductor contiene conducción, vigilancia, documentación, inspección, carga, incidencias y trato humano. La máquina muerde primero la parte larga y previsible.
El taxi urbano parecía más difícil, pero Waymo ya ha convertido la rareza en un servicio que cualquiera puede pedir desde una aplicación en varias ciudades estadounidenses. La compañía afirma que sus vehículos recorren más de cuatro millones de millas autónomas cada semana. También sostiene, a partir de sus propios análisis, que registran muchos menos accidentes con lesiones graves que conductores humanos comparables. Esos datos, la regulación y los incidentes merecen la misma vigilancia que aplicaríamos a cualquier nuevo sistema de transporte. Lo relevante aquí es otra cosa: el debate ha dejado de ser si un coche puede circular sin conductor. La discusión es a qué velocidad puede hacerlo a escala, en qué ciudades y con qué consecuencias.
Elon Musk ofrece la versión más desinhibida de este futuro. En noviembre de 2025 pronosticó que, dentro de diez o veinte años, trabajar podría convertirse en algo opcional, parecido a cultivar verduras en casa cuando puedes comprarlas en el supermercado. Tesla presenta su futuro Cybercab como un vehículo sin volante ni pedales y desarrolla Optimus para tareas peligrosas, repetitivas o aburridas. Musk imagina millones de robots fabricando bienes y prestando servicios hasta crear una abundancia material enorme.
La imagen merece atención, aunque los calendarios de Musk deben guardarse en el mismo cajón que las previsiones meteorológicas a seis meses. En enero de 2026 reconoció que Optimus seguía en investigación y desarrollo y que todavía no realizaba una contribución material en las fábricas de Tesla. Una predicción puede señalar una dirección sin acertar la fecha. Los coches eléctricos, los cohetes reutilizables y los pagos digitales acabaron llegando, pero la historia de la tecnología está llena de “martes revolucionarios” que tuvieron la cortesía de aparecer veinte años después.
La parte física de la revolución será más lenta que la digital por una razón sencilla. Copiar software cuesta casi nada. Fabricar un robot exige motores, sensores, baterías, materiales, fábricas, mantenimiento y energía. Una IA puede atender a un millón de personas desde un centro de datos. Un millón de hogares requieren un millón de cuerpos mecánicos capaces de sobrevivir a un calcetín abandonado en una escalera. Aun así, la dirección general se entiende. Los modelos interpretan mejor el lenguaje y las imágenes, los sensores se abaratan, las baterías mejoran y los robots aprenden movimientos en simulaciones antes de probarlos en el mundo.
¿Qué ocurre con el empleo cuando el cerebro digital y el cuerpo mecánico empiezan a colaborar? La historia ofrece esperanza, pero para el Propofol mejor vete a un anestesista.
En 1800, una parte enorme de la población trabajaba para producir alimentos. Hoy, en los países ricos, una fracción diminuta alimenta a sociedades mucho mayores. La mecanización no dejó a todo el mundo sentado junto a un arado inútil. Aparecieron industrias, servicios y profesiones que un agricultor del siglo XVIII no habría podido describir ni después de varias jarras de cerveza. La electricidad destruyó ocupaciones y creó fábricas enteras. El automóvil arruinó negocios ligados al caballo y levantó otros alrededor de carreteras, talleres, seguros, hoteles, petróleo y turismo. Internet redujo agencias de viajes y videoclubes mientras inventaba trabajos cuya explicación sigue provocando silencio en muchas cenas familiares.
La conclusión lógica sería que siempre aparecen nuevos empleos y, por tanto, no hay nada que temer. Pero eso es demasiado fácil. Daron Acemoglu y Pascual Restrepo estudiaron la llegada de robots industriales a distintas regiones de Estados Unidos. Calcularon que un robot adicional por cada mil trabajadores redujo en torno a 0,2 puntos porcentuales la proporción de población empleada y alrededor de un 0,42 por ciento los salarios en las zonas más expuestas. La economía nacional puede enriquecerse mientras una ciudad concreta pierde su fábrica, sus jóvenes y el bar que vivía de los turnos de noche.
Las revoluciones industriales no reparten premios por participación. Generan riqueza y después empiezan las discusiones sobre quién la recibe. Durante el siglo XIX, las máquinas elevaron la productividad mientras millones de personas soportaban jornadas interminables, accidentes y viviendas miserables. Las reconstrucciones históricas reunidas por Our World in Data sitúan las horas anuales de trabajo entre 2.700 y 3.500 en varios países ricos hacia 1870. Coge 3.000 horas y repártelas entre todos los días del año, sin domingos, Navidad ni cumpleaños: salen más de ocho horas diarias. Como los trabajadores sí dormían y a veces descansaban, sus jornadas reales eran bastante peores. La reducción posterior llegó con sindicatos, leyes, negociación política y décadas de conflicto.
En otoño de 1930, mientras el mundo seguía encajando el golpe de Wall Street, John Maynard Keynes abrió un breve ensayo diagnosticando un «ataque de pesimismo económico». Después hizo algo bastante menos habitual en medio de una crisis: miró cien años hacia delante. Calculó que el progreso técnico podía multiplicar el nivel de vida y llevarnos, hacia 2030, a turnos de tres horas y semanas laborales de quince.
Keynes acertó bastante en el crecimiento de la riqueza y falló de manera espectacular en lo que hicimos con el tiempo. Cada aumento de productividad se convirtió en una mezcla de salarios, beneficios, nuevos productos, más consumo y expectativas más caras. También vio el problema que vendría después. Una sociedad liberada de la obligación de trabajar tendría que aprender a vivir, y nadie había preparado un curso para eso.
La IA y la robótica podrían repetir la historia con una intensidad mayor. Una máquina que produce más por hora reduce el coste de cada unidad. Si robots baratos cultivan, fabrican, almacenan, transportan y entregan bienes, muchas cosas podrían costar mucho menos. La vivienda modular, la alimentación, la ropa, la energía, el transporte o ciertos cuidados podrían consumir una parte menor de nuestros ingresos. Cuando el coste marginal cae, la abundancia deja de ser poesía y empieza a aparecer en la factura.
Pero los precios no bajan por obediencia tecnológica. Dependen de la competencia, los impuestos, la energía, el suelo, las patentes, la regulación y quién controla las máquinas. Un robot puede abaratar la construcción de una casa sin crear un metro cuadrado adicional en el centro de Madrid. Una IA puede reducir el coste de preparar un diagnóstico sin fabricar más médicos, hospitales o tiempo de atención. Si la productividad aumenta dentro de mercados cerrados, el ahorro puede acabar como margen empresarial en lugar de llegar al consumidor.
Que las máquinas produzcan demasiado no me preocupa. Ojalá. Me preocupa que sigamos repartiendo esa producción como si todavía dependiera del trabajo de todos.
Esa era, en el fondo, la pelea de los luditas, los artesanos ingleses que rompían telares a comienzos del siglo XIX. La caricatura los presenta como enemigos del progreso, una especie de personas que habrían denunciado el microondas por brujería. Su disputa era menos filosófica y bastante más concreta: salarios, calidad, aprendizaje profesional y el uso de las máquinas para degradar sus condiciones. La productividad era de todos durante el discurso y del propietario cuando llegaba la nómina.
Una sociedad de robots puede ser extraordinariamente rica y profundamente injusta al mismo tiempo. Imagina una empresa capaz de multiplicar su producción por diez con una décima parte de la plantilla. El país tendrá más bienes. Los accionistas tendrán más beneficios. Los trabajadores despedidos tendrán más tiempo libre, aunque quizá prefieran llamarlo desempleo. La abundancia material no resuelve por sí sola el acceso a esa abundancia.
Por eso aparece la renta básica universal. La propuesta consiste en pagar a todos los ciudadanos una cantidad regular sin exigir empleo ni demostrar pobreza. En una economía donde el capital y las máquinas realizan una parte creciente del trabajo, la renta básica actuaría como un dividendo por pertenecer a la sociedad que hizo posible esa productividad. Daría poder de negociación, reduciría la angustia de las transiciones y permitiría estudiar, cuidar, emprender o rechazar un trabajo degradante sin caer inmediatamente al vacío.
La idea tiene problemas reales. Una cantidad suficiente para vivir costaría muchísimo, podría obligar a subir impuestos y no sustituye bien servicios complejos como sanidad, vivienda, discapacidad o cuidados. La OCDE ha advertido que reemplazar todas las ayudas existentes por una renta básica modesta puede perjudicar a personas que necesitan más apoyo que la media. Un gran experimento estadounidense analizado por OpenResearch y el National Bureau of Economic Research entregó 1.000 dólares mensuales durante tres años a mil adultos con bajos ingresos. Los participantes trabajaron algo menos, gastaron más en necesidades básicas y disfrutaron de mejoras iniciales en bienestar, pero no apareció una transformación duradera de su salud o patrimonio.
Eso no convierte la renta básica en un fracaso. Demuestra que el dinero compra libertad y seguridad, pero no cabe una vida completa dentro de una transferencia bancaria. Un futuro razonable puede mezclar ingresos mínimos, servicios públicos, formación pagada, seguros de transición, participación de los trabajadores en el capital y jornadas más cortas. También puede incluir fondos públicos que posean una parte de las empresas automatizadas. Si los robots producen, los ciudadanos tendrían que poseer al menos una parte de los robots, aunque sea mediante acciones y sin guardarlos en el salón.
De todas las respuestas que solemos colocar sobre la mesa, la reducción de jornada me parece la más concreta. Si una empresa produce lo mismo con menos horas humanas, puede despedir personas, aumentar la producción o repartir el trabajo. Durante dos siglos hemos combinado las tres opciones, pero seguimos tratando la semana de cuarenta horas como una ley de la física. Es un acuerdo histórico que sustituyó acuerdos anteriores bastante peores.
También habrá trabajos nuevos. El Foro Económico Mundial calcula, a partir de las expectativas de más de mil empresas, que las grandes tendencias tecnológicas, demográficas y económicas podrían crear 170 millones de puestos y desplazar 92 millones antes de 2030. El saldo sería positivo en 78 millones. La cifra no es una profecía sobre la IA. Muestra que las empresas esperan una enorme rotación, con crecimiento en tecnología, cuidados, educación, agricultura y otros servicios.
El problema es que un puesto nuevo no consuela automáticamente a quien pierde uno antiguo. Un taxista de cincuenta y ocho años no se convierte por ósmosis en técnico de sensores. Un mozo de almacén no puede esperar cinco años sin ingresos mientras aprende robótica. Y si los nuevos puestos requieren experiencia, debemos conservar lugares donde alguien pueda adquirirla. La IA puede hacer el trabajo de los principiantes tan bien que las empresas dejen de contratar principiantes. Después descubrirán, con una sorpresa exquisitamente corporativa, que tampoco quedan expertos.
La transición exige diseñar escaleras, no repartir folletos que dicen «recíclate». Formación durante el horario laboral, credenciales cortas, aprendizaje remunerado, movilidad regional, protección salarial temporal y derechos que acompañen a la persona en lugar de quedarse pegados al puesto. Una sociedad capaz de enseñar a conducir una carretilla elevadora puede enseñar a supervisar una flota de robots. Necesita tiempo, dinero y un motivo para no abandonar al alumno a mitad del trayecto.
Hasta aquí hemos hablado de empleos que desaparecen o cambian. Falta otra posibilidad: que las máquinas eleven la capacidad de quienes siguen haciéndolos.
Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond estudiaron a 5.179 agentes de atención al cliente durante la introducción de un asistente de IA. La productividad aumentó un 14 por ciento de media y un 34 por ciento entre los trabajadores novatos y menos eficaces. Los mejores apenas mejoraron. La herramienta había absorbido patrones de los agentes con más experiencia y los ofrecía en tiempo real a quienes todavía estaban aprendiendo. Era como sentar al mejor compañero junto a cada empleado sin obligarlo a multiplicarse ni a escuchar cinco mil veces la misma queja sobre una contraseña.
Shakked Noy y Whitney Zhang observaron un efecto parecido en tareas de escritura profesional. Los participantes que utilizaron inteligencia artificial terminaron alrededor de un 40 por ciento más rápido y obtuvieron resultados cuya calidad fue valorada un 18 por ciento mejor. Estos estudios son pequeños frente al conjunto de la economía y no demuestran que todos los trabajos mejorarán de la misma forma. Sí enseñan algo útil: la primera consecuencia de una herramienta poderosa suele ser una persona aumentada antes que una silla vacía.
Los robots pueden producir el mismo efecto en el mundo físico. Un exoesqueleto permite levantar peso con menos lesiones. Un robot móvil evita que un trabajador recorra veinte kilómetros diarios empujando carros. Un brazo mecánico manipula productos tóxicos, piezas calientes o cargas repetitivas mientras una persona controla excepciones y calidad. La tecnología elimina parte del trabajo que desgasta el cuerpo y deja la parte que requiere criterio. Suena bien hasta que la empresa descubre que una persona puede supervisar diez máquinas y decide qué hacer con las otras nueve.
El resultado dependerá de cómo midamos el progreso. Si solo celebramos el coste por unidad, la automatización buscará eliminar personas. Si también medimos accidentes, calidad de vida, tiempo libre, aprendizaje y servicio, puede reorganizar el trabajo sin vaciarlo. Una empresa no tiene sentimientos, pero responde con notable disciplina a aquello que sus propietarios, clientes, trabajadores y gobiernos deciden premiar.
Pero incluso si repartimos mejor la riqueza y el tiempo, queda una pregunta menos económica. ¿Qué parte del trabajo seguiríamos queriendo hacer aunque ya no fuera necesario?
Muchas personas querrán seguir haciendo algo que otros necesiten. El cuidado, la enseñanza, la ciencia, el arte, la comunidad, el deporte y la exploración no pierden valor porque una máquina pueda ayudar. Una enfermera no es solo un conjunto de tareas clínicas. Un profesor no es una voz que transmite datos. Un amigo no se vuelve prescindible porque un chatbot responda a las tres de la mañana con una paciencia estadísticamente impecable.
Habrá servicios hechos por personas porque confiamos en ellas, disfrutamos de su presencia o valoramos el esfuerzo humano. Seguimos pagando por escuchar música en directo aunque un archivo la reproduzca sin fallos. Compramos pan artesanal al lado de pan industrial más barato. Corremos maratones pese a que un coche cubre la distancia bastabte mejor. Cuando la eficiencia deja de ser obligatoria, la imperfección humana puede convertirse en parte del valor.
También tendremos que aceptar que una vida valiosa no necesita justificar cada hora mediante el mercado. Cuidar a un padre, criar a un hijo, aprender astronomía, mantener un jardín, acompañar a un vecino o escribir un blog que leerán doce personas son actividades reales aunque no eleven el producto interior bruto. Hemos confundido durante tanto tiempo empleo con contribución que cualquier separación es casi sospechosa. Los robots pueden obligarnos a corregir esa contabilidad.
Nada garantiza el final amable. La misma tecnología capaz de reducir accidentes puede vigilar a cada trabajador. El mismo algoritmo que democratiza conocimiento puede concentrar poder. Los robots pueden liberarnos de trabajos brutales o convertir a millones de personas en costes que alguien desea recortar. La historia no contiene una ley que transforme productividad en justicia. Contiene sociedades que lucharon por hacerlo.
Que una máquina produzca más con menos esfuerzo es una buena noticia. La discusión empieza después: quién posee esa máquina, quién recibe el ahorro y cuánto tiempo de vida recuperamos a cambio. Keynes imaginó una semana de quince horas y sospechó que la libertad podía resultar más difícil de administrar que la escasez. Casi un siglo después, estamos más cerca de fabricar la abundancia que de aprender a repartirla.
Cuando las máquinas tengan manos, el futuro dependerá de lo que decidamos hacer con las nuestras.