Un análisis reciente de The Economist y el debate que organizamos desde BAmos apuntan al mismo lugar: el riesgo no es solo la creación o destrucción de empleos, sino quién captura el valor que genera la inteligencia artificial. Los datos del mercado de trabajo argentino revelan una estructura ocupacional con una vulnerabilidad específica — y todavía hay una ventana para actuar antes de que sea tarde.
La experiencia internacional demuestra que las revoluciones tecnológicas modernas, lejos de destruir empleo, han tendido a ampliar la actividad económica, sin embargo la inteligencia artificial genera un terremoto en el sistema que conocemos hasta hoy. La magnitud del impacto es tal que The Economist le dedicó su portada del 16 de mayo a lo que llamó “La apocalipsis del empleo. Espero lo mejor, planifico para lo peor”. Ese título no es alarmismo: es un síntoma.
The Economist describe este riesgo con un paralelismo a la “pausa de Engels” donde los salarios industriales (1790-1840) crecieron a menor velocidad que la economía y , a su vez, implicó una reconversión laboral que duró décadas para migrar eficazmente hacia los nuevos puestos de trabajo que se creaban. El cambio con la revolución de la IA es la velocidad y que el ciclo económico se cierre sin necesidad de pasar por el trabajo humano.
Por eso, mientras este debate se instala globalmente, hemos decidido analizar la estructura del mercado de trabajo argentino. Según la Encuesta Permanente de Hogares (EPH) del último trimestre del 2025, el comercio concentra el 18,7% del empleo urbano en los 31 principales aglomerados, le siguen los servicios financieros, de alquiler y empresariales con el 11,1%, la industria manufacturera con el 9,9% y la Administración pública con 7,9%. En conjunto, estas cuatro ramas concentran 1 de cada 2 trabajadores urbanos en el país y combinan sectores tradicionales con una creciente presencia de tareas administrativas, comerciales y de gestión. Muchas de esas tareas — ventas, atención al cliente, redacción, análisis, planificación, carga de datos, coordinación, diagnóstico y toma de decisiones operativas— son exactamente las que la IA ya puede realizar o mejorar de forma sustancial.
La informalidad agrava este cuadro de manera estructural. Según la EPH, el 43,3% de los trabajadores urbanos no está registrado: no tiene acceso a seguro de desempleo, no participa de programas de formación vinculados a la formalidad laboral, y quedan completamente fuera de cualquier red de seguridad que se diseñe para amortiguar la transición.
| 47,6% | del empleo urbano argentino está en comercio, servicios financieros, industria y administración pública — los sectores más expuestos. |
| 43,3% | de los trabajadores urbanos son informales. Sin seguro de desempleo ni acceso a capacitación formal, son los más vulnerables ante cualquier shock tecnológico. |
| 71,3% | de los ocupados tiene empleos operativos o no calificados — las categorías con mayor proporción de tareas rutinarias, las primeras en ser transformadas por IA. |
Esto no implica que ese porcentaje del empleo vaya a desaparecer de un día para otro. Lo que sí indica es que una parte significativa de las tareas que componen esas ocupaciones puede ser transformada y cuando las tareas cambian sin que los ingresos ni las condiciones de trabajo cambien con ellas — cuando la productividad sube pero el salario no y las horas de trabajo son las mismas —, estamos frente a un problema distributivo, no tecnológico.
Por otra parte, el punto de partida argentino agrava el problema. En el panel que organizamos en BAmos el 5 de mayo, Roxana Maurizio, investigadora del CONICET, señaló que 1 de cada 3 personas de la población activa no terminó el secundario. Los propios datos de la EPH confirman la textura de esa brecha: el 60,5% de los ocupados tiene hasta secundario completo como máximo nivel educativo, mientras que entre los desocupados ese porcentaje sube al 69,5%. La educación no es solo un tema de empleabilidad individual: es la variable que determina quién va a poder adaptarse a un mercado de trabajo transformado por la IA y quién va a quedar afuera del acceso real a las herramientas que hoy están redefiniendo el piso mínimo de productividad.
Además, hay algo más profundo que el mercado laboral, es quién captura el valor que genera la IA. Para graficarlo, tomemos un escenario hipotético y lineal que permita visibilizar la discusión: si la productividad de una empresa sube un 20% gracias al uso de herramientas de inteligencia artificial, ese incremento podría traducirse en una posibilidad concreta: ese trabajador podría cobrar un 20% más, trabajar dos horas menos por día, o descansar un día adicional a la semana. Hasta hoy, en ausencia de competencia directa, la norma fue que el 100 % del aumento de rentabilidad tiende a quedarse donde la IA fue adoptada: en la empresa, en el accionista, en quien invirtió. La pregunta a responder es ¿por qué no podemos pensar en un esquema intermedio?
En este contexto, el primer ‘por qué’ en la falta de redistribución es la obsolescencia con la que se administra el Estado. Un gobierno nacional que debatió una reforma laboral sin contemplar el impacto de la IA en la productividad ni cómo distribuirlo. En este sentido, tenemos el 30% de los argentinos ejerciendo algún tipo de presión sobre el mercado de trabajo — desocupados, subocupados y ocupados que buscan más horas, según la EPH. Ese es el primer eslabón de vulnerabilidad sobre el que caería cualquier shock tecnológico en ausencia de una red de seguridad adecuada. Por el otro lado, la reforma tributaria tampoco considera una transformación del impuesto a las ganancias para no solo considerar la rentabilidad de las empresas sino también la cantidad de empleo que generan. Estos podrían ser un primer paso: no para trabar la innovación, sino para redistribuir mejor los beneficios de este salto tecnológico.
¿Qué puede hacer Argentina? Tres líneas concretas que vale la pena debatir.
- Reformas laborales de flexiseguridad que den facilidad para contratar y despedir pero garanticen una red robusta de políticas activas de mercado laboral con foco en formación y reentrenamiento: no solo para amortiguar la caída, sino redirigirla.
- Un debate serio sobre la jornada laboral: si la productividad crece porque la IA hace parte del trabajo, la pregunta es legítima — ¿quién se queda con ese tiempo?
- Reformas fiscales sobre la rentabilidad extraordinaria en sectores donde la IA desplaza o transforma tareas — no para frenar la tecnología, sino para capturar parte de su ganancia y redistribuirla.
Ya lo dijo Elon Musk https://x.com/i/status/2044990537145753894 , la pregunta es ¿como preparamos las instituciones Argentinas para ese escenario?
Esperar evidencia concluyente antes de construir una red de seguridad es exactamente el error que ya cometimos con la apertura comercial de los años 90, la ventana para actuar es ahora. No necesitamos esperar una crisis en el mercado de trabajo. Necesitamos decidir, quién va a ser dueño de lo que la IA produce.
