Reconversión laboral en tiempos de incertidumbre.

Tengo un grupo grande de amigos, y pese a que no deja de ser una anécdota por su sesgo implícito, me sirve como panorama. Uno de ellos no tiene trabajo hace más de un año y no consigue nada. Otro, Fede, está hace 14 años haciendo carrera corporativa en la misma empresa de auditoría, a poco de ser gerente. Agustín es médico y trabaja alternando semana a semana entre Mar del Plata y Buenos Aires, al tiempo que busca ser influencer del bienestar. Hay uno que hace poco dejó su trabajo en una app para emprender su propia app (o varias, aún no sabe). Otro, el más deportista de los nuestros, se dedica a ser profe particular y de grupo, una vida al aire libre entre plazas y canchitas de fútbol. Hay un médico más en el grupo, pero no quiso el estilo de vida, así que hoy trabaja consiguiendo insumos y tecnología para un laboratorio. Gonzalo, casi vecino, trabaja para un banco digital que está próximo a conseguir la licencia bancaria en Argentina.

Algunos desde su casa, otros desde una oficina.

Algunos tienen contacto frecuente con sus compañeros de trabajo, otros agradecen no tener que hacerlos más que por una reunión virtual.

Algunos más contentos, otros menos. No importa, hay que trabajar.

De todas las variantes y formas que existen del empleo se cruzan algunas preguntas que son transversales: ¿De qué vamos a trabajar a partir de ahora? y ¿para qué hay que prepararse?

Intentaría dividir los desafíos en dos, uno global y otro local (que después voy a dividir en dos también).

Las teorías de lo que va a pasar con la inteligencia artificial son dispares, pero hay algo que es cierto: nunca las empresas invirtieron tanto dinero en la historia como en la era de la IA, y menos con la velocidad que lo están haciendo. Para ponerlo en perspectiva, nos sirve este gráfico: en apenas seis años, el gasto en data centers podría acercarse a 930.000 millones de dólares. La magnitud supera, en dólares comparables, a grandes proyectos históricos como las autopistas interestatales de EE.UU., el programa Apollo o el F-35. Por eso, tampoco sabemos hacia dónde nos lleva.

Los estudios más recientes muestran que todavía estamos lejos de tener una respuesta definitiva sobre el impacto de la inteligencia artificial en el empleo. Daron Acemoglu, economista del MIT y último premio Nobel de Economía, aparece entre los más cautos: sostiene que el efecto sobre la productividad agregada probablemente sea bastante menor al que proyectan las visiones más optimistas y advierte que una parte relevante del desarrollo actual de la IA está orientada a sustituir tareas que hoy realizan personas. David Autor, también economista del MIT y uno de los principales especialistas en economía del trabajo, plantea una mirada distinta y señala que la IA puede ampliar las capacidades de los trabajadores, permitiendo que personas con menor formación o experiencia realicen tareas que antes estaban reservadas a especialistas.

Dentro de los postulados más actuales, un trabajo de agosto 2026 publicado en Stanford, que utiliza como input los datos de nóminas de millones de trabajadores estadounidenses, detecta una caída relativa del empleo de los jóvenes de 22 a 25 años en las ocupaciones más expuestas a la automatización por IA. Esto contrasta con una investigación realizada en Copenhague, donde cruzaron encuestas sobre adopción de inteligencia artificial con registros administrativos del mercado laboral de Dinamarca. A pesar de encontrar una adopción rápida de los chatbots, mejoras de productividad percibidas por los trabajadores y cambios concretos en las tareas que realizan, dos años después de la aparición de ChatGPT no encuentran efectos significativos sobre los ingresos ni sobre las horas trabajadas y logran descartar impactos superiores al 2%. La discusión, por lo tanto, no parece reducirse a si la inteligencia artificial destruirá o creará empleo, sino a qué tareas reemplazará, cuáles complementará y qué nuevas ocupaciones aparecerán como resultado.

Nuestro país se enmarca en esta realidad global sumándole algunos desafíos más que voy a separar en dos. El primero de todos es que Argentina se encuentra en medio de un programa de estabilización, con un proceso de apertura de la economía, que acompaña y estimula el proceso de ordenamiento de los precios relativos, llevando a muchos de ellos a valores internacionales. El resultado es un proceso de reconversión productiva: actividades expuestas a la competencia internacional reducen fuertemente sus márgenes y hasta pasan a ser negativos, teniendo que discontinuar la actividad, otras, sobre todo exportadoras, abren nuevos mercados y aumentan sus volúmenes ante un mundo que demanda muchos de los bienes y servicios que Argentina posee: aún un capital humano que es valorado, minerales, energía y comida (las economías de ingresos medios y bajos están empezando a consumir más proteínas).

Esto genera un movimiento claro en la demanda laboral de las empresas: desde los centros urbanos industriales hacia las provincias cordilleranas y una parte de la Patagonia.

Así como no tenemos claro qué va a pasar con el empleo y la IA, tampoco sabemos qué va a pasar con este proceso en la Argentina. Quizás, lo que nos dé alguna pista es entender que pasó en otros países donde ocurrieron transformaciones similares. Los casos de Australia y Chile con la minería nos enseñan algo: estos procesos terminan con bajos niveles de migración, pero una alta cuota de FIFO (fly in – fly out) y en ningún caso hay altas tasas de desempleo. La segunda lección es que el sector que se expande no es necesariamente el que más empleo genera en la etapa conocida como boom, sino que viene de muchos sectores asociados: la construcción, los servicios tecnológicos, los servicios de salud y educación y la gastronomía.

Prepararse para una reconversión nunca es simple y menos para un país con restricciones de presupuesto. En otros casos, los países no han optado por cerrar su economía para cuidar el empleo, sino más bien por promover estos sectores que hoy cuentan con nueva demanda, pero colaborando en esa transición. Los dos ejes que están presentes son la recapacitación hacia nuevas actividades y transferencias monetarias para aminorar el impacto del desempleo, así como también beneficios fiscales hacia los nuevos empleadores para reducir el costo de una contratación. A esto se suman, de forma privada, las economías de plataforma que han funcionado como buffer y una salida rápida para generar un cierto nivel de ingresos, pero deberían funcionar como complemento o transicionales hacia nuevos sectores.

El segundo eje tiene que ver con que las reformas laborales del país recién están empezando, pero tenemos aún un mercado laboral que va a la par de los países que peores rendimientos están mostrando en el mercado laboral. Cae el empleo privado formal, crece el cuentapropismo y la informalidad.

La inteligencia artificial y la transformación productiva de la Argentina parecen discusiones distintas, pero en el fondo plantean la misma pregunta: ¿cómo nos preparamos para un mercado de trabajo que ya empezó a cambiar? No sabemos con precisión qué empleos van a desaparecer, cuáles van a crecer ni dónde estarán ubicados, pero sí sabemos que la capacidad de adaptarse, capacitarse y moverse entre actividades va a ser cada vez más importante.

Por eso, la política laboral de los próximos años no debería concentrarse solamente en proteger los puestos de trabajo que existen hoy, sino en facilitar la creación de los que vienen. Eso implica reducir los costos de contratación, mejorar los incentivos a la formalización, revisar los esquemas previsionales y tributarios y, sobre todo, construir mecanismos de capacitación mucho más conectados con la demanda real de las empresas y con las transformaciones productivas de cada región.

Quizás dentro de algunos años vuelva a mirarme a mí y a mi grupo de amigos y encuentre una foto completamente distinta: alguno trabajando en una actividad que hoy ni siquiera existe, otro viviendo en Buenos Aires, pero trabajando para una empresa en la Patagonia, alguno reinventándose por segunda o tercera vez y, seguramente, alguno todavía haciendo carrera en la misma empresa. El desafío no es adivinar cuál de esos futuros va a ocurrir, sino construir un mercado laboral que permita transitar entre ellos sin que cada cambio se convierta en una crisis.

- Santiago Bulat.

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