¿La inteligencia artificial promoverá demanda de mano de obra humana?

Mi primera tabla de cortar fue un artículo barato que compré en Ikea. La más reciente que adquirí fue hecha por un carpintero local que conocí en una feria de artesanía. Él me entregó una tarjeta con sus datos de contacto para que pudiera pasar por su taller si surgía algún problema de deformación o si, en algún momento, necesitaba que la volviera a lijar.

La lección de esta historia —más allá de delatarme como el tipo de hipster insoportable que ahora me doy cuenta de que soy— es que resume una perspectiva sobre cómo la inteligencia artificial (IA) y la automatización podrían transformar el mundo del trabajo.

Esta visión fue articulada el mes pasado por el economista Alex Imas, quien acaba de ser nombrado director de Economía de la AGI en Google DeepMind. En un ensayo titulado ¿Qué será escaso?, sostuvo que, incluso en un escenario en el que la IA avanzada y la automatización pudieran algún día producir la mayoría de los bienes y servicios de manera más económica que los seres humanos, la demanda de mano de obra humana no desaparecería necesariamente.

En cambio, afirmó que, a medida que la gente se volviera más rica, desearía destinar una mayor parte de su dinero a «esa vertiente de la economía intensiva en factor humano, rica en historia y origen —y, en ocasiones, artesanal—, en la que el componente humano forma parte del valor intrínseco del bien o servicio en cuestión». En otras palabras: la inteligencia artificial podría acabar convirtiéndonos a todos en hipsters insoportables.

Resulta innegable que las personas adineradas tienden a gastar una mayor proporción de su dinero en bienes y servicios que son, por naturaleza, intensivos en mano de obra: prefieren un entrenador personal a una clase de gimnasio con veinte asistentes, o un cuadro original a un póster de producción masiva. Esta constituye una razón de peso para el escepticismo ante la idea de que la automatización podrá suplantar por completo la demanda de trabajo humano y que dará lugar a un «mundo sin trabajo».

Sin embargo, existen un par de salvedades respecto a la idea de que, algún día, todos podríamos simplemente dedicarnos a pintar cuadros y fabricar tablas de cortar los unos para los otros.

La primera es de carácter distributivo. Si los aumentos de productividad derivados de la automatización no se distribuyen de manera amplia, sino que se concentran en un grupo relativamente reducido en la cúspide, un gran número de personas podrían terminar compitiendo por la oportunidad de complacer a ese pequeño grupo de élites mediante labores intensivas en mano de obra. Sobra decir que este escenario resulta mucho menos idílico que aquel en el que todos compramos en los mercados de artesanía de los demás.

La segunda cuestión concierne a la transparencia. En el ámbito creativo, por ejemplo, resulta evidente que la mayoría de las personas otorgan un mayor valor al arte, la música y la escritura creados por humanos que a sus versiones generadas por IA. En un experimento, los participantes pujaron por reproducciones artísticas físicas que variaban aleatoriamente en cuanto al nivel y el tipo de intervención de la IA descritos. El estudio reveló que incluso «cantidades ínfimas de intervención de la IA bastaron para devaluar sustancialmente la obra de arte en comparación con aquellos casos en los que solo había intervenido un artista humano».

El problema es que muchas personas no saben distinguir la diferencia. Otro estudio de investigación, en el que se mostraron a los participantes muestras de mensajes escritos por IA, reveló «fuertes efectos negativos en las impresiones sociales al revelar que un mensaje había sido generado por IA»; sin embargo, cuando no se destacaba el uso de la IA, los destinatarios no manifestaban ningún escepticismo.

Esto plantea el riesgo de que los verdaderos «artesanos» sigan viéndose socavados o eclipsados por rivales de producción mecánica, a pesar de que exista una demanda genuina por parte de los consumidores para los productos que elaboran.

En algunos ámbitos, cabe esperar que surjan soluciones técnicas. El profesor de la Universidad de Chicago Ben Zhao, por ejemplo, ha desarrollado una nueva herramienta capaz de detectar si una canción ha sido creada mediante inteligencia artificial. Sin embargo, en el ámbito de la escritura, los detectores de IA siguen siendo imperfectos.

También podría haber soluciones conductuales. Por ejemplo, parece probable que aumente la demanda de actuaciones de música en vivo. Del mismo modo, he entrevistado a ilustradores que han comenzado a grabar vídeos de su proceso creativo para sus clientes.

Mientras tanto, algunos escritores están empezando a cambiar el lenguaje que utilizan, en un intento por crear cierta distancia entre su propia obra y los modelos de lenguaje grandes (LLM).

Me pasó hace poco. Acabo de terminar de escribir un libro, y una de las frases que escribí hace tiempo —una frase muy bien construida de la que estaba orgullosa— de repente me pareció el tipo de estructura que ahora se repite con una frecuencia exasperante en los LLM. Lo que antes me parecía conciso y elegante, ahora me resultaba empalagoso y banal. En el último momento, la cambié.

¿Fue la decisión correcta? Aún no estoy segura. Si los escritores humanos ya estamos cambiando nuestro trabajo para evitar que las máquinas nos imiten, ¿a dónde nos llevará esto?

Es posible que en un futuro cada vez más automatizado haya demanda de más artesanos. Pero no esperemos que eso nos lleve a una vida más sencilla.

(Sarah O’Connor. Copyright The Financial Times Limited 2026 © 2026 The Financial Times Ltd. All rights reserved. Please do not copy and paste FT articles and redistribute by email or post to the web).