La IA no despide al junior, sino que deja de contratarlo

En febrero, Jack Dorsey firmó una carta a los accionistas de Block que conviene leer dos veces. Anunciaba que la compañía se reduciría casi a la mitad, de más de 10.000 personas a algo menos de 6.000, porque un equipo bastante más pequeño, usando las herramientas de inteligencia artificial que la propia empresa construye, puede hacer más y hacerlo mejor. La misma carta presentaba 2025 como un año fuerte. En mayo, Cloudflare anunció que prescindiría de unas 1.100 personas para adoptar un modelo operativo basado en agentes de IA, en un trimestre en el que sus ingresos habían crecido un 34%. Durante décadas las empresas despedían cuando vendían menos. Ahora despiden mientras venden más, y lo llaman productividad.

Reconozco la tentación de sumar estos anuncios y concluir que la ola de destrucción de empleo de cuello blanco ya ha llegado. Pero sería populista e irresponsable. Ni siquiera el estudio más inquietante que conozco, del que hablaré enseguida, encuentra una caída generalizada del empleo por culpa de la IA. Lo que sí empieza a verse es más silencioso y, a mi juicio, más peligroso. La IA, de momento, está cerrando la puerta de entrada multitud de jovenes. Y en Europa, donde los sistemas fiscales viven en buena medida de gravar las nóminas, una nómina que nunca llega a existir es un problema fiscal antes incluso que un problema de empleo.

Conviene leer los anuncios empresariales con cierta malicia. Block y Cloudflare son casos reales, pero no son una estadística. Atlassian recortó cerca de un 10% de su plantilla y lo explicó con una mezcla de reorganización, eficiencia y necesidad de liberar dinero para la IA y las ventas a grandes clientes. La agencia AP observaba en mayo que la IA rara vez es el único motivo que alegan las empresas al despedir. Qué quieren que les diga, “estamos migrando a un modelo de agentes” suena mucho mejor ante los analistas que “contratamos demasiado hace tres años”. La primera frase vende, mientras que la segunda admite un error. La IA no está vaciando las empresas de golpe. El cambio más difícil de ver ocurre antes, puestos de entrada que dejan de ofrecerse

Las cifras que más circulan tampoco ayudan. La OIT calcula que una de cada cuatro personas empleadas en el mundo trabaja en una ocupación con algún “grado de exposición” (una manera suave de decir, en peligro de despido) a la IA generativa. El FMI eleva al 60% los empleos afectados en las economías avanzadas. Por ejemplo, para España, la OCDE sitúa el empleo “expuesto” en el 27,4%, con Madrid en el 36,6% y Castilla-La Mancha en el 19,6%, una distancia que dice más sobre dónde tienen sus sedes los bancos y las consultoras que sobre la tecnología. Leídos deprisa, parecen previsiones de paro. Y no soy capaz de saber si lo son de verdad o no.

Estar “expuesto”, para la OCDE, significa que al menos una quinta parte de las tareas de un puesto podría hacerse en la mitad de tiempo con ayuda de la IA. Un abogado que tardaba una tarde en preparar el primer borrador de un contrato y ahora tarda una hora está muy “expuesto”, y su despacho puede perfectamente facturar más y contratar a otro abogado. Claro, si tiene más clientes. Por eso el FMI incluye en su 60% los empleos en los que la IA complementa al trabajador, que calcula en torno a la mitad. Mirándolo así “exposición” no sígnica directamente paro. Sirve para saber dónde mirar, y para poco más.

La productividad puede subir sin que mejoren los salarios ni se creen más puestos. Depende de quién se quede con el ahorro, la empresa, el trabajador o el cliente.

El dato que a mí me preocupa de verdad viene de Stanford. Un equipo del Digital Economy Lab ha trabajado con las nóminas de ADP, que cubren a millones de trabajadores estadounidenses, hasta junio de 2026. No encuentran una caída general del empleo. Pero el de los trabajadores de 22 a 25 años en ocupaciones “expuestas” a la IA está un 19% por debajo de donde estaría si hubiera seguido el ritmo de los jóvenes de su edad en ocupaciones menos expuestas. Y esa diferencia no procede sobre todo de despidos. Procede de contrataciones que nunca se hicieron.

Los autores lo presentan como evidencia temprana y descriptiva, sin pretensión causal, y la OCDE, en su informe de empleo de julio, es más cauta todavía y considera que el papel de los modelos de lenguaje en las dificultades laborales de los jóvenes parece, por ahora, limitado. No voy a esconder la discrepancia. Pero Estados Unidos va por delante en adopción, y no me sorprendería que Europa estuviera viendo la versión temprana de lo que allí ya aparece en las nóminas.

La explicación es casi mecánica. Lo que la IA generativa hace razonablemente bien es resumir, redactar un primer borrador, revisar documentos, clasificar información y escribir código sencillo. Exactamente lo que hacía el recién llegado. Cualquiera que haya pasado por un despacho, una auditora o el departamento de análisis de un banco sabe que esas tareas tediosas eran el aprendizaje pagado. Revisando cien contratos uno aprende a reconocer la cláusula que importa en el ciento uno. El socio de 2040 es el junior que hoy revisa documentos a las once de la noche. Si ese junior no se contrata, el ahorro de este año se paga con la falta de criterio de dentro de quince.

Y aquí está la trampa estadística. A un joven al que no contratan nadie lo cuenta como despedido. Hace otro máster, acepta un empleo peor pagado fuera de su campo o se queda unos años más en casa de sus padres, algo que en España ya hacemos con bastante soltura. La tasa de paro tardará en recogerlo. Lo recogerán antes los salarios de entrada, las prácticas que no se convocan y la formación que las empresas dejan de pagar.

En Europa, donde buena parte de la recaudación depende de las nóminas, la prueba llegará también por Hacienda

Nada de esto niega que la productividad exista. En una empresa de atención al cliente estudiada por investigadores del NBER, el acceso a un asistente de IA elevó cerca de un 14% las consultas resueltas por hora. Entre los novatos la mejora rondó el 35%, mientras que los más veteranos apenas notaron diferencia. Hay algo irónico en ese resultado. La herramienta que más ayuda al novato es la misma que permite a la empresa no contratarlo.

La Comisión Europea preguntó a los europeos en febrero y marzo, y el 91% de quienes usan IA en el trabajo dice terminar antes, con un ahorro medio declarado de 7,4 horas al mes. Casi una jornada. Sospecho que pocos se la han tomado libre.

Así que la pregunta es quién se queda con ese tiempo ganado. Un 14% más de productividad no significa un 14% menos de plantilla ni un 14% más de sueldo. La empresa puede atender más rápido con la misma gente, vender más y contratar, dejar vacantes sin cubrir o invertir el ahorro en otra cosa, y cuál de esas respuestas predomine decide casi todo lo demás. Si la productividad baja precios, sube salarios reales y abre mercados nuevos, los hogares gastan más y parte del empleo desplazado se recoloca, como ocurrió en otras olas tecnológicas. Si el ahorro se queda en el margen, la historia es otra.

Un euro que deja de pagarse en salarios no desaparece. Puede volver como dividendo, como inversión o como un precio más bajo. Pero no vuelve al mismo sitio ni al mismo ritmo. El administrativo que pierde su puesto, o el licenciado que no llega a tenerlo, gasta casi todo lo que ingresa en el supermercado, el alquiler y el bar de la esquina. El accionista que recibe ese euro en forma de dividendo ahorra una parte mucho mayor. Si la renta se desplaza hacia quien consume una proporción menor de cada euro extra, la producción puede crecer más deprisa que el gasto. Una economía más productiva y unos hogares más débiles al mismo tiempo. Suena a paradoja y es pura aritmética.

El FMI ha dibujado dos escenarios para la IA. En el que llama de difusión desbocada, con una adopción rápida y concentrada en pocas empresas, el consumo se debilita a medida que aumenta el desplazamiento laboral, los balances de las familias se deterioran y suben los impagos. No es una previsión, y el propio Fondo advierte de que no hay un futuro de referencia que pueda darse por seguro. Mientras tanto, la inversión en centros de datos, chips y electricidad sostiene la demanda, así que el golpe, si llega, difícilmente se verá en el PIB del año que viene. Al inversor le sirve de poco saber qué empresa «usa IA», porque pronto la usarán todas. Le sirve saber quién se queda con el ahorro, si el cliente, el trabajador o el accionista.

Que los puestos más afectados por la llegada de la IA sean los de los más jóvenes, no es una causalidad, es una señal

Llego así a la parte que, para España, me parece más concreta. Según la OCDE, con datos de 2023, las cotizaciones sociales suponían el 34,7% de toda la recaudación tributaria española, frente al 25,5% de media en la OCDE, y solo las que pagan las empresas equivalían al 25,9%. El IRPF aportaba otro 24,4%, y en España ese impuesto descansa sobre todo en rentas del trabajo. Sumados, son casi seis de cada diez euros de recaudación, y la mayor parte depende directamente de que haya nóminas. El IVA, otro 17,6%, lo pagan en buena parte esos mismos asalariados cuando consumen.

Una máquina no cotiza. Imaginen una aseguradora mediana que sustituye tres puestos administrativos por la suscripción a un modelo de IA. Desaparecen tres cotizaciones patronales, tres cotizaciones de los trabajadores y tres retenciones del IRPF. A cambio, Hacienda recauda lo que tribute el beneficio adicional de la aseguradora, y el margen del proveedor del modelo tributa allí donde ese proveedor declare sus beneficios, que rara vez es Valladolid. No hay regla de tres que valga, porque bases máximas y tipos alteran el resultado, pero un sistema que descansa sobre las nóminas es, por construcción, el más sensible a cualquier cambio que las reduzca.

Alguien dirá que el impuesto de sociedades compensará. Puede recaudar más si los beneficios crecen y se declaran aquí, pero en España aporta menos de uno de cada diez euros, por debajo del 11,9% de media en la OCDE, y los beneficios de la IA tienden a concentrarse en multinacionales cuya residencia fiscal poco tiene que ver con el lugar donde se sustituyó el trabajo. El FMI lo ha advertido. Si la IA reduce el peso del trabajo en la renta y el capital tributa menos, la base fiscal se estrecha justo cuando más gente hay que recolocar.

¿Estamos ya ahí? No lo sabemos. Según el INE, el 21,1% de las empresas españolas de diez o más empleados usaba alguna tecnología de IA a comienzos de 2025, pero eso mide uso y nada dice de sustitución. Tampoco hay un recuento oficial fiable de despidos causados por la IA, y aunque lo hubiera, ningún registro dice si un modelo hace hoy el trabajo de la persona a la que nunca se contrató.

Por eso creo que estamos mirando el indicador equivocado. Contamos despidos con nombre y apellidos porque salen en los periódicos y porque los firma un consejero delegado. Lo que habría que vigilar es bastante más aburrido. Las afiliaciones por edad y ocupación, los salarios de entrada, las vacantes junior y, sobre todo, cómo evoluciona la recaudación por cotizaciones frente al PIB. El día en que la economía crezca y las cotizaciones se queden atrás sabremos que la sustitución ha empezado, aunque nadie haya salido de ninguna oficina con una caja de cartón.

Y hay una ironía que no consigo quitarme de la cabeza. Los jóvenes que hoy no entran porque una máquina hace su trabajo de aprendiz más barato son los mismos a los que, dentro de veinte años, el sistema necesitará cotizando para pagar las pensiones de quienes sí tuvieron ese primer empleo.