Un nuevo estudio sobre más de 21.000 empresas de Estados Unidos introduce un matiz incómodo en el debate sobre inteligencia artificial y empleo. Las compañías que adoptan IA de forma intensiva no están reduciendo plantilla, sino aumentando su número de trabajadores respecto a empresas comparables que todavía no la habían adoptado. El dato más citado es claro: las empresas con mayor intensidad de uso crecieron un 10,2 % en plantilla durante los 24 meses posteriores a la adopción, mientras que las de baja intensidad no mostraron un cambio estadísticamente relevante.
El trabajo, firmado por Ara Kharazian, Lisa Simon y Ryan Stevens, combina datos reales de gasto en IA de Ramp con registros laborales de Revelio Labs para 21.559 compañías estadounidenses. Esa es su principal diferencia frente a otros estudios: no mide solo “exposición” teórica de ocupaciones a la IA, sino pagos observados a proveedores de IA y evolución mensual de plantillas en las mismas empresas.
El resultado no demuestra que la IA cause por sí sola más contratación. Los propios autores advierten que la adopción está muy seleccionada: las empresas que usan IA ya eran más grandes, más técnicas, pagaban mejores salarios y crecían más antes de adoptarla. Pero el estudio sí cuestiona una idea demasiado simple: que la llegada de la IA implica necesariamente menos empleo en las empresas que la incorporan.
Los datos principales del estudio
La muestra diferencia entre empresas que nunca adoptan IA, adopción de baja intensidad y adopción de alta intensidad. La intensidad se mide por gasto mensual en IA por empleado durante los tres primeros meses tras la adopción sostenida. El salto entre grupos es grande: las empresas de baja intensidad gastan 2,78 dólares por empleado al mes, frente a 33,67 dólares en las de alta intensidad.
| Indicador de la muestra | Nunca adoptan IA | Baja intensidad IA | Alta intensidad IA |
|---|---|---|---|
| Número de empresas | 15.926 | 3.969 | 1.664 |
| Plantilla media | 103,9 | 193,4 | 26,7 |
| Crecimiento anual mediano de plantilla antes de adoptar | +1,6 % | +5,4 % | +8,9 % |
| Salario medio | 93.847 $ | 103.916 $ | 125.683 $ |
| Empresas en sectores tech-adjacent | 25,9 % | 50,2 % | 63,8 % |
| Gasto mensual en IA por empleado | — | 2,78 $ | 33,67 $ |
La tabla también muestra un punto importante: las empresas que adoptan IA de forma intensiva no son “la empresa media”. Son organizaciones más pequeñas en plantilla media dentro de esa categoría, con salarios mucho más altos y muy concentradas en sectores tecnológicos, financieros o de servicios profesionales.
Cuando los autores comparan empresas adoptantes con otras que adoptarán más tarde, dentro del mismo grupo de intensidad, encuentran que la alta adopción se asocia con aumentos de empleo en varias áreas.
| Resultado tras adoptar IA | Baja intensidad | Alta intensidad |
|---|---|---|
| Plantilla total | -0,6 % | +10,2 % |
| Plantilla entry-level | -1,7 % | +12,0 % |
| Plantilla no entry-level | +0,4 % | +7,7 % |
| Managers y superiores | +1,0 % | +6,7 % |
| Ingeniería | -0,4 % | +7,3 % |
| Ventas | -0,5 % | +10,3 % |
| Administración | -0,1 % | +7,8 % |
| Atención al cliente | -2,0 % | +6,3 % |
El dato de los perfiles entry-level es uno de los más llamativos. Buena parte del debate público sostiene que la IA golpeará primero a trabajadores jóvenes o tareas iniciales, pero en esta muestra las empresas que más invierten en IA aumentan un 12 % su plantilla de entrada.
No basta con comprar licencias de chat
El estudio sugiere que la diferencia no está en “usar algo de IA”, sino en usarla de forma sostenida y con inversión real. Las empresas de baja intensidad no muestran aumentos relevantes de plantilla. Las de alta intensidad sí.
Los autores interpretan esta diferencia como una posible curva de aprendizaje. Los efectos no aparecen de inmediato. Se van ampliando entre los 6 y los 12 meses posteriores a la adopción, cuando la empresa aprende a integrar herramientas, cambia flujos de trabajo y encuentra usos reales. En otras palabras, una suscripción empresarial a un chatbot no transforma una compañía si no va acompañada de cambios organizativos, nuevos procesos y capacidad técnica.
La evolución por áreas también rebaja otra idea demasiado extendida: que la IA sustituye automáticamente a los trabajos más expuestos. En las empresas de alta intensidad crecen ingeniería, ventas, administración, atención al cliente, finanzas y perfiles científicos. Operaciones es la única categoría donde el estudio no encuentra aumento significativo.
| Función profesional | Cambio en empresas con alta intensidad IA |
|---|---|
| Ventas | +10,3 % |
| Administración | +7,8 % |
| Ingeniería | +7,3 % |
| Entry-level engineering | +6,3 % |
| Atención al cliente | +6,3 % |
| Ciencia / perfiles científicos | +5,6 % |
| Marketing | +5,7 % |
| Finanzas | +4,6 % |
| Operaciones | Sin cambio significativo |
El patrón no significa que todos los trabajos estén a salvo ni que no haya sustitución de tareas. Puede haber menos contratación en algunas funciones, cambios en perfiles, externalización reducida o automatización parcial. De hecho, el estudio no resuelve el mecanismo exacto. Lo que muestra es que, a nivel de empresa, las organizaciones que más usan IA están creciendo más en plantilla, no menos.
El empleo nuevo se concentra en pocas empresas
La lectura optimista tiene un límite claro: los beneficios aparecen muy concentrados. Por sectores, el aumento de empleo tras adopción intensiva es estadísticamente claro sobre todo en Information, donde entran muchas compañías de software, internet, medios y tecnología. En ese grupo, las empresas de alta intensidad crecen un 13,4 % en plantilla. En servicios profesionales y técnicos también aparece un efecto positivo, pero no estadísticamente significativo en la estimación principal.
| Sector | Baja intensidad IA | Alta intensidad IA |
|---|---|---|
| Information | -2,8 % | +13,4 % |
| Servicios profesionales y técnicos | -3,5 % | +7,1 % |
| Finanzas y seguros | +6,0 % | -3,0 % |
| Industria, comercio, logística y recursos | +0,8 % | -0,5 % |
| Salud, educación y servicios públicos | -5,4 % | +5,3 % |
| Consumo, administración, real estate y otros servicios | +1,5 % | -1,2 % |
Aquí está quizá la conclusión más importante para empresas y trabajadores: la IA no reparte sus efectos de forma uniforme. Las compañías con más capacidad técnica, más inversión y mejor encaje de producto son las primeras en convertir la IA en crecimiento. Las demás pueden quedarse en pilotos, licencias infrautilizadas o mejoras pequeñas que no cambian su trayectoria.
El estudio también deja una advertencia para responsables públicos. Si la adopción productiva requiere recursos, talento técnico, aprendizaje y capacidad de reorganizar procesos, muchas pymes pueden quedar atrás. No porque la IA no les sirva, sino porque no tienen tiempo, equipos o conocimiento para transformar la herramienta en productividad real.
El debate, por tanto, debería moverse de “cuánto empleo destruirá la IA” a una pregunta más precisa: dónde se crearán los nuevos puestos, qué empresas capturarán esas ganancias y qué pasará con quienes no puedan adoptar la tecnología con la misma intensidad.
La respuesta provisional de este trabajo es menos apocalíptica que muchos titulares, pero no necesariamente tranquilizadora. La IA puede generar empleo en las empresas que saben usarla bien. El riesgo es que ese empleo se concentre en organizaciones ya más técnicas, mejor financiadas y más preparadas para crecer.
Preguntas frecuentes
¿El estudio demuestra que la IA crea empleo?
No de forma causal absoluta. Es un estudio observacional. Muestra que las empresas con mayor inversión real en IA crecen más en plantilla que empresas comparables que todavía no habían adoptado IA.
¿Qué pasa con los trabajos de entrada?
En las empresas con alta intensidad de adopción, la plantilla entry-level aumenta un 12 % tras la adopción. Es uno de los resultados que más contradice la idea de que la IA elimina primero todos los puestos junior.
¿Todas las empresas se benefician igual?
No. Los efectos positivos se concentran en empresas que invierten más en IA y, por sector, sobre todo en Information. La baja adopción no muestra cambios relevantes en empleo.
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