Por Carlos Chavarria Garza
La Inteligencia Artificial (IA) ya no es una promesa lejana; es la fuerza que está remodelando las economías ahora mismo. Mientras lees esto, los gobiernos estatales y federales de EE. UU. están invirtiendo miles de millones de dólares en infraestructura, energía y talento para acoger esta nueva era. Con iniciativas que van desde inversiones de $10 mil millones en centros de datos en Carolina del Norte, la formación de 32,000 graduados en IA en Virginia, hasta el compromiso de duplicar la energía limpia en Utah, la maquinaria del cambio está en pleno funcionamiento.
El motor de la IA está acelerando más rápido de lo que imaginamos. Los datos son claros y urgentes: las dinámicas clave de la fuerza laboral están cambiando velozmente, con una disminución relativa del 13% en el empleo de jóvenes profesionales en roles expuestos a la IA, y una demanda que se desplaza del nivel inicial a los puestos con experiencia.
Esta proactividad observada en ciertos estados de EE. UU. es, lamentablemente, una excepción a la regla global. La gran mayoría de los países y sus gobiernos aún no están articulando políticas públicas con la urgencia y la escala necesarias para abordar estos impactos. Esta brecha entre la planificación gubernamental y el ritmo real del cambio en el mercado laboral nos deja con una única certeza: esperar no es una opción, especialmente cuando la inacción de otros actores globales nos expone aún más.
Esta reflexión no solo mostrará la magnitud de la inversión en IA, sino que proporcionará las claves para actualizar las habilidades y prácticas de aprendizaje y así no solo sobrevivir, sino prosperar en el nuevo ecosistema laboral.
Durante el mes de Noviembre de 2025, se publicó en el sitio arXiv de la universidad de Cornell un reporte del MIT y otras organizaciones sobre un mecanismo para medir o evaluar el riesgo de exposición del empleo ante las facilidades que permite la IA.
La irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) ha generado un debate público polarizado sobre la pérdida de empleos. Sin embargo, el llamado Índice Iceberg, desarrollado por asociados vinculados al MIT, desvía la atención de las estadísticas superficiales de despidos para centrarse en una amenaza mucho más profunda: la exposición técnica de las habilidades humanas a la automatización cognitiva. Este índice revela una transformación acelerada de la fuerza laboral que la mayoría de los líderes y formuladores de políticas parecen ignorar, creando un riesgo sistémico de $1.2 billones que exige una respuesta estratégica inmediata.{https://arxiv.org/pdf/2510.25137}
El primer y más crítico riesgo es la ilusión de la exposición limitada. La atención mediática se ha centrado en la «punta del iceberg»: la automatización visible en sectores tecnológicos, que el estudio cuantifica en apenas el 2.2% del valor salarial nacional. Este enfoque en los hotspots de software y data science ha generado una falsa sensación de seguridad para el resto de la economía. Al concentrarse en lo que la IA ya está haciendo en tecnología, se ignora por completo lo que la IA puede hacer a nivel de habilidades en la inmensa mayoría de las ocupaciones.
El riesgo fundamental se esconde bajo la superficie, impulsado por la automatización cognitiva. El Índice Iceberg demuestra que la capacidad técnica actual de la IA se superpone con un asombroso 11.7% del valor salarial, equivalente a $1.2 billones de dólares. Este riesgo no proviene de robots en fábricas, sino de sistemas de IA que manejan tareas administrativas, contables, financieras y de servicios profesionales. Esta es la estructura de soporte invisible de todas las industrias. La implicación es que no solo los trabajos de bajo valor se ven amenazados, sino que las habilidades básicas del trabajo de cuello blanco (análisis, documentación, coordinación, programación y control) son las primeras en quedar expuestas.
La consecuencia más peligrosa de esta discrepancia entre el riesgo visible y el riesgo oculto es la ceguera estratégica en la política pública. Los indicadores económicos tradicionales, como el Producto Interno Bruto (PIB) y las tasas de desempleo, demuestran ser indicadores rezagados que no se correlacionan significativamente con la exposición al Índice Iceberg. Esto significa que los estados o regiones con economías aparentemente saludables pueden estar acumulando un riesgo masivo y no reconocido.
El Índice Iceberg muestra que la exposición no se limita a los costos tecnológicos, sino que se distribuye a lo largo de todo el territorio, afectando incluso a regiones industriales (el «Rust Belt», Baltimore, Buffalo, Chicago, Cincinnati, Cleveland, Detroit, Milwaukee, Philadelphia, Pittsburgh, Rochester,y St. Louis) donde la exposición oculta en las oficinas administrativas es diez veces mayor que la exposición tecnológica visible.
En conclusión, el Índice Iceberg no es solo una medición; es una advertencia de que la naturaleza del trabajo está cambiando más rápido de lo que podemos medir o planificar.
El riesgo no es el desplazamiento inminente, sino la complacencia ante una transformación estructural ineludible. Si los líderes no utilizan este tipo de nuevas métricas para identificar los puntos críticos de exposición, priorizar inversiones estratégicas en recapacitación y probar intervenciones antes de que la disrupción se cristalice, la masa oculta del iceberg podría impactar a la economía global sin dar tiempo a una respuesta coordinada. El futuro exige una transición urgente de la reacción a la previsión.
La economía de la IA está avanzando con una velocidad sin precedentes, impulsada por miles de millones en inversión estatal y privada, mientras que la mayoría de los gobiernos globales permanecen paralizados en el tema de reformulación de habilidades. La realidad es que el cambio laboral nos está alcanzando más rápido que la planeación gubernamental, haciendo que la adaptación sea una responsabilidad personal e inmediata. Por ello, el plan de acción es claro: debemos fortalecer nuestras habilidades humanas únicas, adoptar un aprendizaje ágil y continuo para dominar la herramienta (IA), y buscar roles híbridos que fusionen conocimiento y tecnología. Al mismo tiempo, como ciudadanos, debemos exigir la regulación ética de esta tecnología y apoyar la infraestructura de energía limpia que la sustentará. No se trata de esperar un rescate político, sino de tomar el control proactivo de nuestra trayectoria profesional ahora mismo.
