¿Ha matado la IA el empleo? Revisé las cifras, de los desarrolladores a otras profesiones

Parto de una intuición que comparten casi todos los desarrolladores con los que me cruzo: la IA hundió el mercado laboral, y apenas empieza a recuperarse porque los empleadores han entendido que un modelo no sustituye a un desarrollador. Yo le añadía dos convicciones personales. Que Estados Unidos nos llevaba dos o tres años de ventaja, y que por tanto su curva anunciaba la nuestra. Y que un desarrollador equipado con IA produce diez veces más que antes, porque lo compruebo en mi propio trabajo.

Antes de escribir sobre ello, abrí las series de datos en lugar de reciclar impresiones: Indeed Hiring Lab, la Reserva Federal estadounidense, Stanford, el INSEE, la APEC, el Bureau of Labor Statistics, los ensayos controlados sobre productividad. No me quedé en los desarrolladores, porque la misma pregunta vale para los traductores, los contables, los agentes de atención al cliente o los radiólogos. En mis tres convicciones, los datos me contradijeron. Esto es lo que dicen, y lo que anuncian para lo que viene.

Lo esencial en 30 segundos

• El mercado de desarrolladores cayó por la subida de tipos de 2022, no por la IA: el 96,5 % de la caída había ocurrido antes de los primeros agentes de código.
• Los agentes de código (Cursor, Claude Code, Codex) coinciden en cambio con la recuperación, que beneficia sobre todo a los perfiles con experiencia.
• El «10×» es real al escribir código, no en lo que entrega un equipo: los estudios miden entre un 5 y un 15 %.
• En casi todas las profesiones expuestas, la IA cierra primero la puerta a los principiantes. Rara vez despide a quienes ya tienen el puesto.
• De aquí a 2034, las proyecciones estadounidenses prevén descensos moderados (atención al cliente, secretariado) y subidas en datos, seguridad y desarrollo de software.

El sospechoso equivocado: para los desarrolladores, no hay que mirar a ChatGPT

Cuando se habla de IA y empleo, todo el mundo toma ChatGPT como punto de partida. Para un desarrollador, es la referencia equivocada. Un chatbot abierto en una pestaña no sustituye un puesto de ingeniero. Las herramientas que podrían hacerlo son las que escriben el código directamente en el editor, y luego lo modifican, lo prueban y lo corrigen solas: GitHub Copilot, Cursor, Windsurf, Claude Code, Codex. Son sus fechas de lanzamiento las que hay que comparar con la curva del empleo.

Se suceden dos épocas muy distintas. La primera es la del autocompletado. Copilot llega en versión preliminar en junio de 2021 y pasa a ser de pago en junio de 2022: propone la línea siguiente, el desarrollador la acepta o no. Cursor sale en 2023 con el mismo principio, más un chat. La segunda es la de los agentes, que leen un proyecto entero, modifican varios archivos, lanzan los tests y vuelven a empezar hasta que pasan. Arranca en noviembre de 2024 con Windsurf, y luego Cursor 0.43, el primer Cursor capaz de usar el terminal. Claude Code llega en febrero de 2025, Codex en mayo de 2025.

El veredicto es claro. Durante toda la gran caída de 2022 y 2023, la única herramienta de código en el mercado era el autocompletado de Copilot, que contaba con alrededor de un millón de suscriptores de pago en octubre de 2023 según Microsoft, para unos 27 millones de desarrolladores en todo el mundo. Los agentes llegan entre noviembre de 2024 y mayo de 2025, cuando ya se ha consumido entre el 96,5 y el 99,7 % de la caída. No pueden haber provocado un hundimiento que estaba casi terminado cuando salieron.

De paso, corrijo un error de la primera versión de este artículo. Escribí que el 35 % de la caída ya se había producido cuando salió ChatGPT. La cifra real es el 53 %: el 35 % medía la bajada del índice respecto a su nivel de ese momento, que yo había confundido con la parte de la caída total. Y el pico no es el de diciembre de 2021, sino 233,84 el 28 de febrero de 2022. La demostración sale reforzada, pero la cifra era falsa, y prefiero decirlo.

En cambio, los agentes coinciden con la recuperación

La cronología se vuelve interesante al otro lado del mínimo. La recuperación estadounidense arranca en mayo de 2025, justo cuando los agentes de código se difunden, y se acelera mientras se vuelven habituales, de finales de 2025 al primer semestre de 2026. Su forma corresponde a lo que cabría esperar de herramientas que multiplican a los perfiles con experiencia: el 71 % del aumento de ofertas desde mayo de 2025 corresponde a puestos senior, y los puestos de entrada ya solo suponen el 4,5 % de las ofertas en el primer trimestre de 2026. Es también la lectura de Indeed Hiring Lab, que atribuye la ventaja de los países anglófonos a una adopción más temprana de las herramientas agénticas.

Pongo una reserva, porque importa. Una recuperación normal tras un ciclo de subida de tipos también favorecería a los perfiles con experiencia, y el giro hacia lo senior ya estaba en marcha antes de 2025: las ofertas de nivel intermedio ya habían perdido 7,7 puntos de cuota entre 2019 y 2025. Ningún estudio relaciona todavía el uso de una herramienta concreta con las contrataciones. La coincidencia es llamativa, no es una prueba.

Cursor, o la velocidad de adopción vista por los editores

Cursor ilustra por sí solo la velocidad del cambio, con una reserva importante: Anysphere, la empresa que lo edita, no publica cuentas auditadas, y las cifras que siguen proceden de la propia empresa o de filtraciones en la prensa. Sus ingresos anuales recurrentes habrían pasado de unos 100 millones de dólares en enero de 2025 a 500 millones en junio, mil millones en noviembre, dos mil millones en febrero de 2026 y más de cuatro mil millones en junio de 2026. SpaceX cerró su compra el 14 de agosto de 2026. Claude Code habría alcanzado mil millones de ingresos anualizados en diciembre de 2025, y Codex entre 7 y 8 millones de usuarios semanales en julio de 2026.

Las encuestas independientes cuentan una historia más lenta. En la de Stack Overflow, la proporción de desarrolladores que usan IA pasa del 44 % en 2023 al 62 % en 2024. En 2025, el 84 % la usa o tiene previsto hacerlo, pero solo el 31 % usa agentes. Los agentes se volvieron habituales entre finales de 2025 y el primer semestre de 2026, y por ahora solo las cifras de los editores lo muestran.

Del lado de los empleadores, las decisiones fuertes llegan todas en el fondo del mínimo o después. La nota interna de Shopify, en abril de 2025, pide a los equipos demostrar que una IA no puede hacer el trabajo antes de solicitar una contratación. Salesforce no hizo ninguna contratación neta de ingenieros en su ejercicio fiscal 2026, con unos 15.000 ingenieros que trabajan con Claude, Codex y Cursor, mientras contrataba a un millar de recién titulados. Estas decisiones influyen en la forma de la recuperación, no en la caída que la precedió.

Lo que de verdad hizo caer la curva

Si no fueron las herramientas, ¿qué fue? La causa identificada por los economistas es monetaria. La Reserva Federal empieza a subir los tipos el 16 de marzo de 2022, dos semanas después del pico. La correlación entre su tipo de referencia y las ofertas de los empleos expuestos a la IA se describe como «extremadamente fuerte», y el retroceso empieza exactamente cuando el banco central aprieta las tuercas. El mecanismo no tiene nada de misterioso: estos empleos se concentran en la tecnología, las finanzas y los servicios, los sectores más sensibles al coste del dinero.

Stanford, al revisar la literatura, concluye que los retrocesos en la contratación empezaron «después del cambio de política monetaria de la Fed pero antes del debut de ChatGPT». A eso se suman la corrección de la sobrecontratación pospandemia, el teletrabajo que empujó a los empleadores hacia perfiles con experiencia, y un factor fiscal estadounidense poco conocido en Francia: la Section 174, que desde 2022 obliga a las empresas a repartir en cinco años la deducción de sus costes de I+D en lugar de deducirlos el mismo año. Los salarios de los ingenieros se volvieron fiscalmente más pesados justo cuando el capital riesgo se secaba.

Desde 2022, el paro de los trabajadores muy expuestos a la IA ha subido 0,77 puntos, y el de los menos expuestos 0,85 puntos. Al grupo menos expuesto le fue ligeramente peor. Si la IA fuera el motor principal, ese signo estaría invertido.

Eso no quiere decir que la IA no tenga ningún efecto: la postura contraria es igual de falsa. La lectura que se sostiene tiene dos tiempos. De 2022 a 2024, un choque macroeconómico. A partir de 2024, los vientos de cola se apagan mientras la sustitución por la IA se vuelve medible, específicamente al inicio de la carrera. El efecto de la IA es real. Simplemente llegó más tarde de lo que dice el relato, sobre un mercado que ya estaba por los suelos.

La recuperación existe, pero no parece una recuperación

Las ofertas estadounidenses han subido cerca de un 15 % desde febrero de 2025, mientras el conjunto del mercado laboral retrocedía un 7 %. La tecnología va mejor que la media. Solo que la composición de esa subida no deja lugar a dudas: el 71 % procede de puestos senior, y el 37 % de puestos que mencionan la IA en su título. En el primer trimestre de 2026, los puestos senior representan el 69,3 % de las ofertas de desarrollo, los puestos de entrada el 4,5 %.

Mientras tanto, los despidos baten récords: 128.536 personas a 10 de septiembre de 2026, ya más que en todo 2025. Ofertas que suben y despidos que aumentan al mismo tiempo no son una recuperación, son una reasignación. La misma empresa recorta y contrata, pero no los mismos perfiles.

Una última cifra para calibrar el optimismo: con 76,62 el 11 de septiembre de 2026, el índice estadounidense sigue en torno a un 23 % por debajo de su nivel de febrero de 2020, antes de la burbuja. La recuperación es una subida hacia un nivel que sigue deprimido.

La ventaja estadounidense: 4 meses en la caída, 16 meses en la recuperación

Yo creía en una diferencia de dos o tres años. Calculé los picos y los mínimos país por país. En la caída, casi no hay ventaja: Estados Unidos alcanza su pico en febrero de 2022, Francia en julio de 2022. Cuatro meses y medio, nada que se parezca a una ventaja estratégica.

Es en la recuperación donde la diferencia es real, y es enorme. Estados Unidos tocó fondo en mayo de 2025. Francia marca su mínimo en julio de 2026 y solo está un 6,2 % por encima, dentro del ruido de un fondo plano. Alemania todavía no ha tocado el suyo. Dieciséis meses de diferencia como mínimo, y la historia no ha terminado.

Pero el país que rompe mi teoría es europeo. El Reino Unido tocó su mínimo seis semanas antes que Estados Unidos, y ha repuntado un 16,4 %. La línea de fractura no es, por tanto, el Atlántico.

Aquí es donde la hipótesis de Indeed Hiring Lab cobra sentido: si los países anglófonos repuntan porque adoptaron antes las herramientas agénticas, el retraso francés no es el eco diferido del choque de tipos de 2022, sino un retraso de adopción que se traduce en un retraso de contratación. Los datos no permiten decidir entre las dos teorías, y prefiero decirlo antes que elegir la que me conviene.

El caso francés, sin complacencia

Las cifras francesas no son buenas y prefiero darlas tal cual. Las contrataciones de cuadros informáticos han caído un 21 % respecto a 2023 según la APEC. Las empresas miembros de Numeum contrataron a 83.000 personas en 2023 y a 51.000 en 2025. La rotación está en un mínimo histórico del 15,6 %, lo que refleja menos una fidelización lograda que un mercado en el que ya nadie se mueve. El INSEE lo confirma desde otro ángulo: a finales de 2025, el empleo asalariado de los jóvenes de 15-29 años caía un 7,4 % interanual en los servicios informáticos, frente al 0,7 % del conjunto del sector privado.

El detalle más útil para un autónomo está en otra parte: la proporción de nearshore y offshore en la facturación de las consultoras de servicios informáticos (ESN) pasó del 15,5 % al 18 % en doce meses. La consecuencia es directa. El crecimiento de la facturación de las ESN en 2026 no implica una recuperación de la contratación de desarrolladores en Francia, porque la capacidad adicional se compra fuera. Veremos la recuperación de los ingresos antes que la de las ofertas.

De paso, una corrección: la cifra de «−80 % de ofertas de desarrolladores en Francia» que circula en la prensa tecnológica no corresponde a nada en el índice. La caída real es del 62,4 % desde el pico. Ya es lo bastante severa como para no necesitar exagerarla.

Y Suiza, que interesa a muchos desarrolladores franceses

Suiza merece una sección aparte, primero por una razón de método: no tiene índice de Indeed. El Hiring Lab solo cubre once países, y Suiza no está entre ellos. Así que no puedo añadirla como quinta fila de la tabla anterior, y prefiero decirlo antes que apañar una cifra comparable.

A cambio, dispone de algo que Francia no tiene: un verdadero estudio académico sobre el efecto de la IA en sus desarrolladores. El KOF de la ETH de Zúrich cruzó los registros de paro del SECO con la práctica totalidad de los anuncios en línea suizos, de 2010 a agosto de 2025. Los resultados son los más claros que encontré en toda esta investigación.

Los autores escriben negro sobre blanco que las contrataciones de desarrolladores destinadas a acompañar la adopción de la IA «no bastaron para compensar la caída de la demanda de trabajo en este ámbito». Es la formulación más directa que he leído, y viene de una fuente académica, no de una consultora.

Pero la trayectoria suiza se parece a la de Estados Unidos y el Reino Unido, no a la nuestra. Las vacantes se han reducido a menos de la mitad desde mediados de 2022, hasta quedar por debajo del nivel de 2014-2015, con un mínimo de −31 % interanual en el segundo trimestre de 2025, y luego una vuelta a +6 % interanual en el segundo trimestre de 2026. Suiza ya ha salido de su mínimo mientras Francia sigue en él y Alemania va bajando hacia el suyo.

En cuanto a la remuneración, la mediana suiza se sitúa en torno a 130.200 CHF en 2026, pero el crecimiento es casi nulo: +0,2 % este año, tras +0,4 %, +1,7 % y +1,8 %. La polarización es clara, con una mediana de 177.938 CHF para los perfiles Senior Expert, un 2,8 % más. Un detalle que importa para un francófono: el índice regional sitúa Zúrich en 107,2 y la región del Lemán en torno a 100. Trabajar en la Suiza francófona casi no cuesta nada en salario.

Sobre el trabajo transfronterizo, hay que conocer dos trampas. La adenda permanente entre Francia y Suiza entró en vigor el 1 de enero de 2026: un 40 % de teletrabajo sin consecuencias fiscales, con declaración nominativa por parte del empleador e intercambio automático de datos a partir de 2027. Primero, este marco del 40 % no cubre Ginebra, que depende de un régimen transfronterizo distinto, aunque Ginebra es el mayor empleador de trabajadores transfronterizos. Segundo, el umbral de la seguridad social es otro: 49,9 %, que no hay que confundir con el umbral fiscal.

La conclusión práctica es algo decepcionante, pero clara. swissICT registra una mediana de 2,5 días de presencia obligatoria por semana, lo que corresponde casi exactamente al techo fiscal del 40 %. Teletrabajar al 100 % desde Francia para un empleador suizo es, por tanto, casi imposible. El modelo realista sigue siendo el transfronterizo híbrido.

El «10×» no existe en ningún estudio, y sin embargo lo vivo todos los días

Vamos con mi convicción más sólida, la que creía indiscutible porque la observo en mi propio trabajo. Ningún estudio controlado, venga de un editor o de un investigador independiente, ha medido nunca nada que se acerque a una ganancia de 10× para los desarrolladores. La cifra creíble más alta es +55,8 %, en una tarea de juguete partiendo de cero. Incluso los editores que venden estas herramientas publican entre el 20 y el 55 %.

El resultado más inquietante viene de METR, en julio de 2025: dieciséis desarrolladores open source experimentados, 246 tareas reales en sus propios repositorios. Resultado medido, cronómetro en mano: un 19 % más lentos con IA. Habían previsto ser un 24 % más rápidos. Después del experimento, y tras haber sido ralentizados, seguían creyendo que habían ganado un 20 %.

Cuarenta puntos de diferencia entre lo vivido y lo medido, en profesionales que trabajan sobre su propio código. Este resultado no dice que quienes se sienten más rápidos se equivoquen. Dice algo más incómodo: ninguno de nosotros puede zanjar esta cuestión observándose a sí mismo. Precisamente por eso se hacen ensayos controlados.

Queda el argumento que no depende de ningún estudio y que zanja la cuestión con aritmética. Escribir código representa entre el 20 y el 30 % del trabajo de un desarrollador, y cerca del 80 % de nosotros pasamos ya menos de la mitad de la semana programando. Incluso un acelerador ×10 aplicado solo a esa parte limita la ganancia total a aproximadamente 1,22×. Es la ley de Amdahl. Reivindicar un 10× global es afirmar que la IA también ha multiplicado por diez las reuniones de definición, la revisión de código y la depuración.

Por qué mi 10× y el 1,2× de los estudios son ciertos a la vez

En una tarea que sé especificar, en una base de código que conozco, cuando se trata de producir código que habría sabido escribir (un CRUD, un script de migración, una batería de tests, un back office), el factor 10 frente a escribir a mano es real. Incluso es coherente con los estudios: es exactamente la categoría en la que se miden +55,8 % y del 35 al 40 %, y además con herramientas de 2023 a 2025.

Lo que mi experiencia no puede ver se resume en tres mecanismos. El primero es el denominador: los estudios no miden la escritura del código sino la entrega. DX cuenta pull requests fusionadas en más de 400 empresas. Entre mi código generado y una PR fusionada están la revisión, la validación, la seguridad, la integración. Yo noto la aceleración en la parte que ejecuto, la organización mide lo que sale al final de la cadena.

El segundo es la selección de los recuerdos. La ganancia es máxima en las tareas sencillas y cae al 10 % o menos en código antiguo y complejo. Y los momentos espectaculares, los que recordamos y contamos, se concentran en la primera categoría. Las tres horas perdidas depurando una generación sutilmente errónea en un módulo antiguo no producen ninguna anécdota: parecen una jornada de trabajo normal.

El tercero es la brecha de percepción medida por METR, que apunta a la introspección misma y se aplica tanto a quien se cree diez veces más rápido como a quien se cree ralentizado.

Pero hay que dar a la experiencia vivida su mejor argumento, y es serio: no existe ningún ensayo controlado sobre los agentes de código de 2026, Cursor en modo agente, Claude Code o Codex. METR probaba asistentes de principios de 2025, y el estudio de referencia sobre Copilot data de 2022. Cuando un desarrollador describe hoy un 10×, a menudo describe herramientas que la investigación publicada todavía no ha evaluado. Es la grieta más explotada por el discurso de marketing, y es también la mejor razón para pensar que las cifras publicadas subestiman la realidad de 2026.

Aun así, dos elementos impiden concluir que el 10× ha llegado a los equipos sin que lo veamos. Primero, la serie de DX llega hasta febrero de 2026, con un uso de la IA que sube un 65 % en el periodo, y sigue encontrando entre el 5 y el 15 %: si los agentes hubieran multiplicado el rendimiento por diez, esa serie lo habría visto. Segundo, las fricciones posteriores empeoran en lugar de aliviarse. El código generado por IA espera 4,6 veces más su primera revisión. La duplicación de bloques de código ha aumentado un 81 % hasta alcanzar un récord. Y 2024 fue el primer año en que el copiar y pegar superó a la refactorización.

El 10× es real a nivel de la tarea de generación. No se propaga al nivel del equipo, porque el cuello de botella se ha desplazado de la escritura a la verificación. Las dos afirmaciones son ciertas a la vez, y la distancia entre ellas muestra dónde está ahora el valor de un desarrollador.

¿Tres horas en un efecto hover de un botón, o en una funcionalidad bien diseñada?

Es la pregunta que lanzó toda esta investigación, y es la única en la que mi intuición acertaba. Por una razón medida, no por convicción.

Veracode probó 80 tareas de completado con una debilidad de seguridad conocida en más de cien modelos. Los asistentes superan ya el 95 % de corrección funcional: el código funciona. Pero su tasa de éxito en las pruebas de seguridad sigue estancada en torno al 55 %, prácticamente la misma que hace dos años. Los modelos se han vuelto mucho mejores escribiendo código que funciona, y nada mejores escribiendo código seguro.

La IA ha invertido, por tanto, el valor de las dos mitades del oficio. Producir sintaxis ya casi no cuesta nada, y por tanto ya no distingue a nadie. Juzgar si el código es correcto, seguro y está bien estructurado se ha convertido en la restricción limitante, y por tanto en el lugar donde las horas de un desarrollador rinden más. Las tres horas en el efecto hover compran una competencia que se está banalizando. Las tres horas en la funcionalidad bien diseñada compran la que el mercado valora.

Es ahí, además, donde el 10× encuentra su mejor uso. Si la generación es de verdad diez veces más rápida en las tareas que se prestan a ello, el tiempo liberado solo tiene un destino realmente rentable: la etapa que se ha vuelto limitante. La misma ganancia de tres horas da un resultado opuesto según financie diez funcionalidades generadas y nunca revisadas, que atascan la revisión y se pagan más tarde en deuda técnica, o una sola funcionalidad generada y después diseñada, probada y verificada en seguridad. El 10× no es una razón para entregar diez veces más código. Es una razón para poder permitirse por fin el trabajo que nadie tenía tiempo de hacer.

Una reserva, porque importa: a día de hoy no existe ningún dato de salarios u ofertas que muestre que la arquitectura, la depuración o la seguridad tengan una prima creciente. El mecanismo está establecido, la consecuencia sobre los salarios todavía no se ha medido. Y el aprendizaje mantiene sus derechos: la capacidad de evaluar lo que produce una IA se construye habiendo escrito cosas a mano. Para un principiante, el efecto hover tiene un valor pedagógico que ya no tiene para un profesional. La respuesta correcta depende de si las tres horas sirven para aprender o para entregar.

Las demás profesiones: dónde golpeó de verdad la IA

Los desarrolladores son solo un caso entre otros, y no el más expuesto. Cuando se miran las demás profesiones, el mismo patrón se repite casi en todas partes: el efecto se ve en la entrada, del lado de las contrataciones, mucho más que en los despidos de personas con experiencia.

Stanford lo mide con las nóminas del proveedor ADP. El empleo de los jóvenes de 22-25 años en los empleos expuestos a la IA acumula un retraso de alrededor del 19 % respecto a su tendencia, y retrocede un 3,8 % al año mientras el de los empleos menos expuestos crece un 2 %. En la franja de 41-49 años, ninguna divergencia. Los desarrolladores jóvenes han retrocedido en torno a un 20 % desde finales de 2022, y los agentes de atención al cliente jóvenes también retroceden claramente. El mecanismo no es el despido, es el freno a la contratación.

El caso más instructivo es el de los radiólogos. En 2016, Geoffrey Hinton, uno de los padres del aprendizaje profundo, aconsejaba dejar de formar radiólogos, ya que las máquinas pronto leerían las imágenes mejor que ellos. Diez años después, Estados Unidos abre un número récord de 1.208 plazas de residencia en radiología, más de 4.000 puestos siguen vacantes, y el salario medio alcanza los 571.000 dólares. La IA analiza muy bien las imágenes. Pero un radiólogo no solo lee imágenes, y la demanda de pruebas ha subido más rápido que la productividad.

Incluso la atención al cliente, presentada en 2023 como la primera profesión condenada, resiste mejor de lo previsto. Klarna anunciaba en 2024 que su agente de IA hacía el trabajo de 700 personas. En mayo de 2025, su consejero delegado reconocía que el coste había pesado demasiado frente a la calidad, y la empresa volvía a contratar humanos para los casos complejos. En Filipinas, los centros de llamadas ganaron más de 60.000 empleados en 2025 según su federación profesional, hasta alcanzar 1,68 millones. La IA ha frenado el crecimiento del sector, no lo ha invertido.

La contabilidad muestra la diferencia entre sustituir una profesión y sustituir una tarea. En Estados Unidos, los tenedores de libros retroceden mientras los contables crecen en torno a un 5 a 6 %. Mismo ámbito, direcciones opuestas. Pero la entrada se estrecha: en las Big Four británicas, KPMG ha reducido su contratación de recién titulados un 29 %, Deloitte un 18 %, y este tipo de ofertas ha caído un 44 % interanual. La IA y la deslocalización actúan juntas, y no se pueden separar.

El mejor criterio que he encontrado para saber de qué lado cae una profesión es la manera en que se usa la IA en ella. Donde hace la tarea en lugar de la persona, el empleo retrocede. Donde la asiste, el empleo crece, también entre los jóvenes. Los traductores están del primer lado, los radiólogos del segundo.

En Francia, el efecto ya va más allá de la informática

Francia tiene ya sus propias mediciones, y van en el mismo sentido. El INSEE constataba en marzo de 2026 que el empleo de los jóvenes de 15-29 años caía un 7,4 % interanual en los servicios informáticos, un 5,8 % en la edición y un 3,7 % en la consultoría, frente al 0,7 % del conjunto del sector privado, aunque precisaba que esta bajada no puede atribuirse solo a la IA generativa.

Un estudio de Andreescu y Maurin, recogido por Le Monde el 22 de septiembre de 2026, va más allá. A partir de las ofertas de France Travail, mide una caída de alrededor del 25 % de las ofertas en 125 empleos expuestos a la IA fuera de la informática, entre ellos los contables y los profesionales de recursos humanos, en comparación con los empleos poco expuestos. En total, esto representaría alrededor de un 5 % menos de ofertas a escala nacional a principios de 2026. Dos reservas: solo he podido leer las reseñas de prensa, no el estudio en sí, y se trata de un efecto relativo sobre las ofertas, no sobre los empleos. Pero es la primera medición francesa que muestra un efecto más allá de los desarrolladores.

Hay que ser honesto con la otra cara: las predicciones catastrofistas de 2023 no se han cumplido a escala de la economía. Goldman Sachs publica que la correlación entre la adopción de la IA y el empleo es «débil y estadísticamente no significativa». Gartner midió que solo uno de cada cinco directivos de atención al cliente había reducido realmente su plantilla por culpa de la IA. El relato dominante va más allá de los datos, en los dos sentidos.

Para un autónomo: el mercado se parte en dos

Es la parte que más me afecta directamente, y los datos son claros. Upwork publica una estadística que lo resume todo: los encargos de ejecución genérica relacionados con la IA generativa han aumentado un 90 % en volumen, y su remuneración por encargo ha bajado un 13 %. Al mismo tiempo, los servicios profesionales aumentados por la IA crecen un 72 % en volumen y un 22 % en ingresos por encargo. Los autónomos posicionados en trabajo complejo ganan un 45 % más.

Más trabajo, peor pagado por un lado. Más trabajo, mejor pagado por el otro. Fiverr, la plataforma más orientada al servicio estandarizado, ha pasado de 4,1 a 2,7 millones de compradores desde 2023, con una facturación un 15,5 % más baja en el segundo trimestre de 2026.

El mecanismo dominante no es la supresión de puestos, es la bajada del precio de la ejecución sin un valor añadido particular. Tres mercados sin relación entre sí muestran la misma firma: los servicios informáticos indios hablan abiertamente de «deflación IA», con ingresos que se espera que bajen entre un 3 y un 5 %, los encargos genéricos de Upwork pierden un 13 % de valor, y el modelo de tabla de tarifas del nearshore se da por superado. El volumen sube, el precio unitario baja.

Un autónomo que vende horas de ejecución está expuesto a este mecanismo aunque nadie lo despida nunca. La respuesta que sale de tres fuentes independientes es la misma: pasar de vender tiempo de ejecución a vender un resultado del que uno es responsable.

¿Hay que lanzarse a la IA? No exactamente

Esperaba concluir que sí, evidentemente, hay que subirse al tren. Los datos dicen algo más matizado. Entre el 84 y el 90 % de los desarrolladores ya usan la IA. Un comportamiento compartido por nueve de cada diez profesionales no es una ventaja competitiva, es un requisito previo. Usar la IA ya no distingue a nadie.

Más interesante: ningún estudio mide una penalización para los desarrolladores que no la adoptan. Lo que existe es una prima asociada a las competencias en IA en los datos salariales, que no es lo mismo, y unas expectativas de los empleadores que crean un riesgo en el momento de la contratación. «Adopta o desaparece» es una afirmación, no una medición. Lo digo aunque habría preferido lo contrario, porque vende más.

El detalle que lo aclara todo: las competencias en IA solo aparecen en alrededor del 2,5 % de las ofertas estadounidenses, y en los puestos de front-end se concentran en los puestos senior y staff (del 16 al 18 %) frente al 0,7 % de los puestos de entrada. La prima recompensa, por tanto, una competencia escasa y de arquitectura, no el simple dominio de una herramienta. No se trata de saber usar Copilot, sino de saber diseñar un sistema que integre IA.

¿Y mañana? Lo que dicen las proyecciones hasta 2034

Queda la pregunta que más me hacen: ¿y lo que viene? Entre 2023 y 2026, las grandes instituciones casi no han cambiado sus cifras de exposición, pero sí han cambiado claramente lo que concluyen de ellas. El FMI repite que el 40 % de los empleos en el mundo y el 60 % en los países avanzados se verán afectados por la IA, las mismas cifras que en 2024. La Organización Internacional del Trabajo estima que uno de cada cuatro empleos está expuesto, pero que solo el 3,3 % se encuentra en la categoría más expuesta, y que la transformación es mucho más probable que la sustitución.

Hay que aprender a leer estas cifras, porque la prensa las deforma a menudo. Cuando McKinsey escribe en noviembre de 2025 que el 57 % de las horas trabajadas en Estados Unidos podrían automatizarse con las tecnologías existentes, precisa él mismo que «no es una previsión de pérdidas de empleo» sino un potencial técnico. Las verdaderas previsiones de empleo son mucho más bajas. Goldman Sachs calcula que alrededor del 9 % de los asalariados estadounidenses serán desplazados en diez años, frente al 6 a 7 % de su versión anterior, una subida que vendría de un cambio en el método de cálculo más que de datos nuevos.

Quién retrocede, quién crece de aquí a 2034

La proyección más útil es la del Bureau of Labor Statistics estadounidense, la primera que integra explícitamente el efecto de la IA profesión por profesión, para el periodo 2024-2034.

Llaman la atención dos cosas. Las bajadas siguen siendo modestas en porcentaje: los agentes de atención al cliente retroceden un 5,5 %, pero como la profesión es enorme, eso representa 153.700 empleos, la cifra absoluta más alta de la tabla. Y las creaciones no compensan las pérdidas dentro de las mismas profesiones: los 82.500 científicos de datos adicionales no van a recolocar a los agentes de atención al cliente. Los desarrolladores de software, por su parte, siguen proyectados al alza un 15,8 %, es decir, 267.700 puestos en diez años.

El verdadero debate entre economistas

Entre economistas serios, la distancia sigue siendo grande. Por un lado, Daron Acemoglu, premio Nobel de Economía 2024, estima que la IA no añadirá más de un 0,66 % de productividad en diez años, porque solo alrededor del 5 % de las tareas podrán confiársele de forma rentable en ese periodo. Por otro, un escenario más rápido si los agentes consiguen encargarse de procesos enteros, y no solo de tareas aisladas. Por ahora, los datos agregados dan la razón al primero: la Reserva Federal de Nueva York no encuentra en mayo de 2026 ninguna ruptura propia de la IA en las ofertas de empleo, y el Yale Budget Lab concluye que hay «estabilidad, no una gran perturbación».

La única señal que se inclina hacia el lado rápido afecta a los jóvenes. Es también ahí donde se situaba la predicción más espectacular: en mayo de 2025, Dario Amodei, el jefe de Anthropic, anunciaba que la IA podría suprimir la mitad de los empleos de oficina de nivel inicial en un plazo de uno a cinco años y llevar el paro a entre el 10 y el 20 %. En marzo de 2026, el paro estadounidense estaba en el 4,3 %. La ventana de cinco años no se ha cerrado, así que no se puede decir que la predicción sea falsa, solo que no se ha cumplido hasta la fecha. Y el propio Amodei invoca ahora la paradoja de Jevons: cuando se automatiza el 90 % de un trabajo, el 10 % restante acaba ocupando todo el tiempo.

Las señales que hay que vigilar

En lugar de apostar por un escenario, prefiero vigilar lo que haría pasar de uno a otro. Cinco señales indicarían una aceleración:

• la brecha de empleo de los jóvenes que se extiende a los de 26-34 años, y luego a los mayores de 35 (Stanford ya ve rastros discretos hasta los 34 años);
• una subida del paro, y no solo una ralentización de las contrataciones, en los empleos expuestos;
• una ruptura de la productividad global por encima de su tendencia, que el seguimiento de Stanford todavía no ve;
• usos automatizados que superan a los usos asistidos en cada vez más profesiones, algo que Anthropic ya observa para el código en el tráfico de su API;
• una ruptura clara después de 2022 en las series de ofertas de empleo que sigue la Fed de Nueva York.

Un indicador ya está haciendo mucho ruido, y conviene desconfiar de él. Según la consultora Challenger, la IA se citó en el 5 % de los despidos anunciados en Estados Unidos en 2025, y en alrededor del 24 % hasta julio de 2026, primer motivo invocado cinco meses seguidos. Pero el paro no se ha movido en ese mismo periodo, y varios análisis muestran que algunas empresas atribuyen a la IA despidos decididos por otras razones. Esta cifra mide lo que dicen las empresas, no lo que hace la IA.

A la inversa, otras señales anunciarían más bien una meseta: una adopción en las empresas que se estanca, algo que Stanford empieza a observar, recontrataciones como en Klarna, y una brecha de los jóvenes que se estabilice. A largo plazo, el Foro Económico Mundial prevé en su informe de 2025 170 millones de empleos creados frente a 92 millones desplazados de aquí a 2030, con esta advertencia: quienes pierdan su empleo no serán necesariamente quienes ocupen los nuevos.

Lo que me quedo

¿Va a sustituir la IA a las profesiones o a transformarlas? Con los datos disponibles en septiembre de 2026, transforma muchas, debilita algunas por el precio más que por la sustitución, y en casi todas las profesiones expuestas, primero ha cerrado la puerta de entrada. Los traductores, los redactores y los tenedores de libros retroceden de verdad. Los radiólogos, los agentes de atención al cliente y los desarrolladores con experiencia resisten mucho mejor de lo que se anunciaba en 2023.

Para los desarrolladores, la cronología zanja una cuestión: no fueron ni ChatGPT ni Cursor los que hundieron el mercado, fue el precio del dinero. Los agentes de código llegan después de la caída, y dibujan la forma de la recuperación: más senior, más exigente, con un valor que se desplaza hacia la especificación, la arquitectura, la seguridad y la revisión, mientras la escritura del código se automatiza. Es exactamente lo contrario de la idea de que íbamos a poder prescindir de los desarrolladores.

Para un principiante, hay que decir la verdad: la puerta de entrada se ha cerrado, y la recuperación francesa, tal como está prevista, se salta a los juniors. La APEC prevé un +4 % de contrataciones de cuadros en 2026, pero solo un +1 % para los cuadros jóvenes.

De cara a lo que viene, las señales que vigilo no son los titulares. Son el desplazamiento medido de los usos de programación, en el tráfico de las API, de un modo asistido a un modo automatizado, y la brecha de empleo de los jóvenes que podría extenderse a los treintañeros. Todavía no son pérdidas de empleo. Son las dos únicas señales adelantadas que apuntan en la dirección históricamente asociada al declive, y son ellas las que hay que mirar, no los anuncios.