En la mitología griega, Cassandra tenía el don de anticipar el futuro con enorme certeza. Al mismo tiempo, su condena consistía en que nadie creía en sus profecías. Siendo sobrina del rey de Troya, predijo que la ciudad ardería y que el señuelo sería el caballo, pero su premonición no fue suficiente para evitar la tragedia. Podemos usar este mito como analogía para analizar el impacto contemporáneo que el uso de inteligencia artificial puede tener sobre el empleo.
El debate reciente ha producido su propia versión de ese mito, pero con una lógica invertida. Diferentes modelos y estudios anunciaron disrupciones masivas con gran convicción, mientras los datos reales se negaban a confirmarlas. Una especie de Cassandra invertida, profecías que todos escuchaban, pero que el mundo se resistía a cumplir.
Un estudio publicado en marzo por investigadores de Anthropic (“Labor Market Imapacts of AI: A new measure and early evidence”) ayuda a entender por qué. Su argumento de fondo es que hemos medido incorrectamente el impacto. La mayoría de los estudios sobre exposición laboral a la IA parten de una pregunta teórica: ¿qué tareas podría realizar un modelo grande de lenguaje? La respuesta, formulada así, tiende al maximalismo. En computación y matemáticas, por ejemplo, la capacidad teórica sugiere que el 94% de las tareas son accesibles para un modelo. Pero cuando los autores miran lo que está ocurriendo en el mundo real, esto es, qué tareas se están realizando efectivamente con IA (en su caso Claude, vía el Anthropic Economic Index) en contextos laborales, de forma automatizada, la cobertura real cae al 33%. La brecha exhibe la diferencia entre el mapa y el territorio. Metafóricamente señala la distancia entre lo que Cassandra anuncia y lo que Troya todavía no ve arder.
Con esa corrección sobre la mesa, el trabajo de investigación encuentra algo que debería aliviar algunas angustias. No existe evidencia, hasta ahora, de que los trabajadores más expuestos a la inteligencia artificial estén perdiendo empleos a un ritmo distinto al del resto. La tasa de desempleo de ese grupo no ha divergido de manera significativa desde la llegada de ChatGPT en noviembre de 2022, fecha que marca la irrupción masiva de la IA generativa. Las profecías de desplazamiento masivo inmediato, al menos por ahora, siguen sin cumplirse.
Pero aquí es donde el mito de Cassandra, en su sentido original, retoma relevancia. Entre los hallazgos del estudio hay una señal débil, estadísticamente apenas significativa, que merece atención precisamente porque es silenciosa: los jóvenes de entre 22 y 25 años están siendo contratados con menor frecuencia en las ocupaciones más expuestas a la IA. La evidencia aportada sugiere que ésta es una puerta que empieza a cerrarse antes de que la generación que llega pueda cruzarla. La historia económica nos muestra que las disrupciones tecnológicas raramente conllevan a caídas en el empleo entre trabajadores establecidos. En cambio, se filtran como fricciones de entrada, como oportunidades que silenciosamente dejan de existir para quienes apenas comienzan.
Hay una dimensión de ese susurro que importa especialmente en México. El perfil de los trabajadores más expuestos no es el del operario desplazado por un robot en una planta de manufactura. En cambio, se trata del de una profesionista con educación universitaria o posgrado, bien remunerada, en sectores como análisis de datos, finanzas, servicios legales o atención a clientes especializados. Ese perfil coincide con la franja laboral que ha sostenido la expansión de los servicios orientados al mercado norteamericano desde Monterrey, Guadalajara o la Ciudad de México. La adopción tecnológica llega con rezago en economías como la nuestra, porque las barreras de difusión son mayores y la digitalización de los flujos de trabajo es más lenta. Pero eventualmente se hace inevitable su arribo.
Lo más valioso del análisis es su propuesta. Consiste en construir el instrumento de medición antes de que los efectos sean evidentes, para no tener que reconstruir la historia cuando ya sea tarde. Es, en el fondo, la lección que nadie aplicó con Cassandra. El propósito no consiste en creer ciegamente en cada profecía tecnológica, ni tampoco en ignorarlas por hábito. Se torna indispensable edificar la capacidad de escucha antes de que el susurro se convierta en estruendo. Troya no cayó por falta de advertencias, sino por falta de instrumentos para tomarse con seriedad las advertencias.
