El mercado de la inteligencia artificial generativa ha registrado un crecimiento exponencial, pasando de 191 millones de dólares en 2022 a 25.600 millones en 2024, lo que representa un aumento de 134 veces en solo dos años. Las estimaciones sugieren que este sector alcanzará los 1,81 billones de dólares para 2030. Durante el último trimestre de 2024, la mitad de todas las inversiones de capital de riesgo se destinaron a empresas centradas en IA, casi duplicando su participación respecto al año anterior.
Estas cifras reflejan una transformación masiva en la forma en que se realiza el trabajo, quién se beneficia y quién asume el coste de este rápido avance tecnológico. A medida que la IA remodela industrias, desde la sanidad hasta el entretenimiento, surge una división significativa entre aquellos entusiasmados y que se benefician de estos cambios y aquellos que se sienten amenazados por ellos.
Numerosos ejecutivos tecnológicos y líderes empresariales han mostrado un entusiasmo desbordante por el potencial de la IA. Una encuesta realizada en 2025 reveló que el 89% de los directores ejecutivos globales considera la IA como la tecnología más crucial para asegurar la rentabilidad y competitividad futuras. Estos líderes están experimentando de primera mano cómo la IA generativa está revolucionando la ideación, la investigación, la estrategia y la ejecución empresarial, y su entusiasmo está justificado.
Mientras tanto, los profesionales creativos y los trabajadores del conocimiento de nivel inicial enfrentan una realidad drásticamente diferente. Más de 150.000 empleos tecnológicos fueron eliminados en 2024, y las empresas a menudo argumentaron eficiencias logradas por la IA. Ya en 2025, se han recortado más de 24.000 puestos, según datos de seguimiento de despidos. El informe sobre el Futuro del Empleo 2025 del Foro Económico Mundial encontró que el 41% de las organizaciones encuestadas espera reducir personal debido a la obsolescencia de habilidades en los próximos cinco años.
Kristalina Georgieva, Directora Gerente del Fondo Monetario Internacional, explica esta dinámica: “En las economías avanzadas, alrededor del 60 por ciento de los empleos pueden verse afectados por la IA. Aproximadamente la mitad de los empleos expuestos pueden beneficiarse de la integración de la IA, mejorando la productividad. Para la otra mitad, las aplicaciones de IA pueden ejecutar tareas clave actualmente realizadas por humanos, lo que podría reducir la demanda laboral, llevando a salarios más bajos y menor contratación. En los casos más extremos, algunos de estos empleos pueden desaparecer.”
Para los profesionales creativos, la amenaza se extiende más allá de la seguridad laboral a cuestiones de identidad artística y propiedad intelectual. Muchos autores han descubierto sus libros en bases de datos que listan obras utilizadas sin permiso por grandes tecnológicas para entrenar sus modelos de lenguaje. Artistas visuales han visto sus estilos distintivos replicados por sistemas de IA entrenados con su trabajo sin consentimiento ni atribución.
Jingna Zhang, fotógrafa y fundadora de Cara, una plataforma social para artistas no relacionados con la IA, articuló esta violación en una publicación: “Para muchos de nosotros que hacemos arte, estas no son solo simples imágenes en internet; nuestro trabajo es nuestra identidad, una vida que hemos dedicado a nuestro oficio y nuestros sueños, y sentimos que ahora está siendo triturado, sin ninguna consideración por lo que sentimos y lo que nos sucederá.”
Estas experiencias y perspectivas tan dispares señalan una división de clases que se amplía con cada avance de la IA. La élite tecnológica y empresarial está posicionada para ganar aún más dinero y poder, mientras que —en un mundo donde las disparidades socioeconómicas ya son significativas, con un porcentaje considerable de la población viviendo con dificultades económicas— la clase trabajadora podría perder aún más.
Ambas perspectivas contienen verdad. La IA tiene un enorme potencial para impulsar cambios positivos, desde desarrollar tratamientos médicos específicos hasta optimizar la asignación de recursos ambientales. Al mismo tiempo, corre el riesgo de ampliar las desigualdades, propagar sesgos y agotar los recursos naturales.
Como en la mayoría de los problemas complejos donde coexisten realidades opuestas, hay pasos que cada grupo puede tomar para trabajar hacia resultados más equitativos.
H2: Qué deberían considerar quienes se benefician de la IA
H3: Mejorar las habilidades de su fuerza laboral (Upskilling)
Por ejemplo, Dan Shapiro, CEO de Glowforge, ha hecho de la competencia en IA un mandato en toda la empresa. Cada empleado tiene acceso a las últimas herramientas de IA —muchas personalizadas para roles específicos— y recibe capacitación para usarlas eficazmente. El resultado es una fuerza laboral experta en IA que ha hecho más eficientes todas las áreas del negocio.
H3: Reconvertir las habilidades de su fuerza laboral (Reskilling)
Ambika Singh, CEO de la empresa de alquiler de ropa Armoire, ejemplifica este enfoque. Cuando la automatización reemplazó a los empleados que registraban artículos devueltos, Singh reasignó ese capital humano a una nueva iniciativa de reciclaje de ropa dañada. Este liderazgo estratégico proporcionó a los empleados seguridad laboral y progresión de carrera, al tiempo que creaba una nueva fuente de ingresos para el negocio.
H3: Contratar personas diversas con un sólido entendimiento de la ética de la IA
Existen innumerables ejemplos de sesgos en la IA debido a la falta de representación entre los desarrolladores. Recientemente, un estudio encontró que los modelos de IA para detección médica eran menos propensos a identificar enfermedades en mujeres y pacientes de raza negra. Dado que las mujeres representan solo el 29% de la fuerza laboral en IA y los empleados de raza negra apenas el 8% de los empleos potenciales en IA, dichos sesgos continuarán sin esfuerzos intencionales de diversidad.
H2: Qué deberían considerar aquellos que podrían ser marginados por la IA
H3: Comprender el panorama de la IA
Es beneficioso para todos conocer algunos conceptos básicos sobre IA, incluso si no impacta directamente su trabajo actual. Es útil entender en qué es buena la IA generativa (p. ej., ideación, creación de contenido), con qué tiene dificultades (p. ej., distinguir hechos de ficción, analizar datos complejos) y cómo puede ser mal utilizada (p. ej., deepfakes, ataques de phishing elaborados). Para lecturas accesibles, el profesor de Wharton Ethan Mollick ofrece recursos valiosos en su blog, incluyendo guías como «15 momentos para usar IA, y 5 para no hacerlo.»
H3: Aprender a usar la IA
El adagio ahora común de que «la IA no te quitará el trabajo, pero alguien que sea excelente en IA podría hacerlo» contiene una parte de verdad. Si bien esto podría no ser del todo cierto (ver datos anteriores sobre pérdida de empleos), definitivamente es más arriesgado *no* ser el experto en IA en el grupo de candidatos. Desafortunadamente, ya están surgiendo disparidades en quién está aprendiendo IA.
El Profesor Asociado de Harvard Business School, Rembrand Koning, ha observado una adopción desigual de la IA, con las mujeres adoptando herramientas de IA a una tasa un 25% menor que los hombres. Un informe de Common Sense Media reveló que los estudiantes de raza negra tienen el doble de probabilidades de que su trabajo sea erróneamente marcado como generado por IA en comparación con los estudiantes blancos, lo que podría desalentar la adopción entre estos estudiantes. Estos datos tienen implicaciones preocupantes tanto para las brechas salariales de género como raciales, ya que los empleados con fluidez en IA podrían ganar más.
H3: Diversificar sus ingresos
Con la creciente volatilidad del mercado laboral, el modelo de carrera de portafolio puede ofrecer mayor seguridad. Una encuesta de Bankrate de 2024 encontró que más de un tercio de los adultos estadounidenses ganan dinero más allá de sus ingresos principales. Este enfoque distribuye el riesgo entre múltiples fuentes de ingresos, proporcionando un amortiguador contra las disrupciones específicas de la industria.
El paso más importante para todos es encontrar su voz en la conversación sobre la IA. Esto podría significar crear arte que muestre deliberadamente la creatividad humana, abogar por una compensación y atribución justas por los datos de entrenamiento de IA, o tener conversaciones críticas sobre el impacto de la IA generativa en el trabajo y la vida.
En un panorama tecnológico en rápida evolución, este es el momento de ser intencionales sobre cómo distribuimos los beneficios que provendrán de la IA generativa y cómo mitigaremos sus daños. La IA está transformando nuestro mundo, y todos necesitamos tener voz en cómo se desarrolla esa transformación.
H2: Insights de Evox News: Cómo el auge de la IA generativa y la división laboral pueden impactar tu negocio
La rápida expansión de la Inteligencia Artificial generativa presenta tanto oportunidades significativas como desafíos considerables para las empresas. Desde una perspectiva económica, la adopción de IA puede traducirse en aumentos de productividad y reducción de costos operativos mediante la automatización de tareas. Sin embargo, también requiere inversión inicial en tecnología y, crucialmente, en la capacitación y reconversión (upskilling y reskilling) de la fuerza laboral para adaptarse a las nuevas herramientas y flujos de trabajo. Ignorar esta necesidad puede llevar a la obsolescencia de habilidades y tensiones internas.
En términos de ventaja competitiva, las empresas que integren estratégicamente la IA generativa pueden obtener una ventaja sustancial. Esto puede manifestarse en una ideación más rápida, desarrollo de productos acelerado, marketing personalizado a escala y una toma de decisiones más informada basada en análisis predictivos. Aquellas que se queden atrás en la adopción corren el riesgo de perder cuota de mercado frente a competidores más ágiles e innovadores. La capacidad de atraer y retener talento con habilidades en IA se convertirá en un diferenciador clave.
Desde el punto de vista de la innovación, la IA generativa actúa como un catalizador. Puede desbloquear nuevas vías para la creación de valor, desde la personalización masiva de servicios hasta el descubrimiento de soluciones novedosas a problemas complejos en I+D. Fomenta la experimentación y permite a las empresas explorar nuevos modelos de negocio. Sin embargo, es fundamental abordar la implementación de la IA con una perspectiva ética, considerando los posibles sesgos y el impacto social, para construir una base de innovación sostenible y responsable que fortalezca la reputación y la confianza en la marca a largo plazo
