La IA está cambiando tareas y oficios ya hoy: según Frey y Osborne (University of Oxford, 2013) el 47% de los empleos estaban en riesgo de ser automatizados en un horizonte de 20 años, y en 2026 el ritmo lo aceleran inversiones millonarias en el sector. Esta es la tesis central que explicitó Martín Sandoval y que obliga a preguntarnos no solo cuánto se pierde, sino quién paga el costo social.

¿Qué dicen los números?

Tenemos ideas distintas sobre escala y velocidad, pero algunos datos permiten anclar el debate. La estimación de Frey y Osborne de 2013 (47% de empleos en riesgo en 20 años) sigue siendo citada como referencia temporal: son 20 años desde esa proyección hasta 2033. Estudios posteriores de la OCDE estiman que alrededor del 14% de los puestos son altamente automatizables y otro 32% podría cambiar sustancialmente sus tareas (OCDE, 2016). En el plano de la inversión, Sandoval remarca acuerdos y capitales privados: menciona 1.500 millones de dólares de movimientos recientes entre grandes fondos y bancos (nota, 15/5/2026). Es decir: la hipótesis de riesgo se convierte en capacidad real cuando llegan recursos que permiten adoptar IA a escala.

¿Cómo impacta esto en el mercado argentino?

El efecto no será neutro: dependerá de la estructura productiva y de la composición ocupacional. Si la automatización presiona sobre tareas rutinarias, los sectores con mayor densidad de empleo en tareas repetitivas verán más amenazas. Argentina tiene un entramado mixto de pymes industriales, servicios y una alta proporción de empleo informal: eso agrava la transmisión del shock. Una pérdida de empleo en sectores formalizados traccionaría consumo y afectaría la demanda agregada. Además, la reconversión exige tiempo y políticas activas: no alcanza con decir que “se crean nuevas profesiones” si no existen mecanismos para que las y los trabajadores accedan a ellas.

¿Quién gana y quién pierde?

La distribución importa. Las grandes empresas tecnológicas y los inversores que financian la adopción se benefician de productividad y ganancias; trabajadores con tareas rutinarias están en riesgo inmediato. Las mujeres y los trabajadores precarios suelen concentrarse en ocupaciones con menor acceso a formación continua y mayor informalidad, por lo que el impacto tiende a ser desigual. Por eso la respuesta pública no puede limitarse a facilitar la inversión: necesita políticas de protección, formación y sostén del ingreso. Sin intervención, la automatización redistribuye renta hacia el capital y erosiona el mercado interno, lo que a la larga también reduce demanda para las empresas locales.

Qué políticas necesitamos para acompañar la transición

Rechazamos financiar la estabilización con recortes a jubilaciones o salarios. La experiencia argentina muestra que esa receta destruye demanda y agrava la recesión. Proponemos tres ejes concretos: 1) reempadronamiento laboral por rama y tarea para identificar riesgos y priorizar apoyos; 2) programas de reconversión y certificación laboral financiados con partidas específicamente volcadas a formación y a subsidios temporales de empleo; 3) uso focalizado del Fondo de Garantía de Sustentabilidad (FGS) para cofinanciar esquemas de protección del empleo y crédito a pymes que adopten tecnologías complementarias al trabajo, evitando subsidios generales a capital. Estas medidas combinan protección social, inversión en capacidades productivas y cuidado de la demanda interna.

La automatización es un desafío real y creciente —la discusión de 2013 llega a un contexto con mayor capital privado disponible— pero no es una condena a la exclusión. Con políticas activas de reentrenamiento, diagnóstico sectorial y financiamiento público orientado a proteger empleo y consumo, podemos transformar el riesgo en oportunidad sin transferir la carga a jubilados ni asalariados.