¿Inteligencia artificial en lugar de empleos? China invierte en IA, pero ¿quién protege a los empleados de estos cambios? – Imagen creativa sobre el tema, con la IA como protagonista: Xpert.Digital
La nueva estrategia de China busca amortiguar la conmoción: la ofensiva de IA de China: por qué la productividad por sí sola no crea prosperidad
¿Más IA, menos empleos? Pekín quiere preparar el mercado laboral para el cambio
El plan de China para la IA: formación continua, seguridad social y nuevas normas para las empresas
China busca acelerar el despliegue de la inteligencia artificial sin dejar al azar las consecuencias para los trabajadores. Las nuevas directrices vinculan la promoción de la IA y la creación de nuevos empleos con la formación continua, el apoyo a los cambios de carrera, la seguridad social y una supervisión más rigurosa de los riesgos laborales. Detrás de todo esto subyace una cuestión económica clave: ¿Cómo pueden las empresas aumentar su productividad sin que el cambio tecnológico debilite el poder adquisitivo, las perspectivas profesionales y la aceptación social?
Porque incluso cuando la IA se hace cargo de ciertas tareas, no significa automáticamente que los empleados vayan a perder sus trabajos. Los sistemas pueden brindar apoyo, modificar flujos de trabajo o incluso generar puestos de trabajo redundantes. El efecto que prevalezca dependerá de cómo las empresas utilicen la tecnología, si surge nueva demanda y cómo se distribuyan las ganancias de productividad. La estrategia de China busca impulsar esta transición de manera más efectiva, desde la capacitación y la protección de los derechos de los empleados hasta la detección temprana de riesgos. El factor crucial será si esto conduce a transiciones profesionales sostenibles y si los beneficios de la IA se perciben realmente de forma generalizada tanto por las empresas como por los empleados.
La ofensiva china en inteligencia artificial: ¿Progreso sin un aterrizaje forzoso social?: Quienes reemplacen a los humanos deben ofrecer algo más que eficiencia barata
China no pretende obstaculizar la inteligencia artificial, sino vincular sus beneficios económicos con un sistema de empleo más sostenible. Por ello, las directrices publicadas por la Oficina del Consejo de Estado el 23 de octubre de 2026 combinan la promoción de nuevos empleos en IA con formación, apoyo durante la transición, seguridad social y una supervisión más sistemática de los riesgos laborales. Esto refleja un conflicto de objetivos económicos: las empresas deben aumentar su productividad sin que la reducción acelerada de la plantilla menoscabe el poder adquisitivo, las oportunidades de desarrollo profesional y la aceptación social del cambio tecnológico.
La cuestión crucial no es si la IA puede asumir tareas individuales, sino bajo qué condiciones una mayor eficiencia operativa se traduce en prosperidad económica general. Una máquina que ahorra horas de trabajo mejora inicialmente la contabilidad de costes de una empresa. Que esto derive en salarios más altos, mayor demanda, mejores servicios o una reducción permanente del empleo depende de la competencia, la inversión, las cualificaciones y la distribución. La nueva estrategia de mercado laboral de China se centra precisamente en esta intersección.
Pekín está reorganizando el progreso
Las directrices abarcan 18 tareas en seis áreas políticas: creación de empleo mediante IA, vías de implementación que favorezcan el empleo, competencias digitales, servicios de colocación laboral más eficientes, derechos laborales y seguridad social, y seguimiento y gestión de riesgos laborales. Esto va más allá de una simple iniciativa de formación. El gobierno no quiere esperar a que desaparezcan los puestos de trabajo para actuar, sino coordinar mejor la implementación tecnológica, el desarrollo del personal y la seguridad social.
Resulta particularmente reveladora la distinción propuesta entre áreas de aplicación. La IA debería utilizarse preferentemente donde haya escasez de mano de obra, donde las tareas sean peligrosas o donde se puedan mejorar las condiciones laborales; en cambio, en las industrias con alta intensidad de mano de obra, su alcance, intensidad y velocidad deben controlarse cuidadosamente. Desde el punto de vista económico, esto equivale a priorizar la modernización. Las aplicaciones que resulten especialmente beneficiosas para la sociedad deberían implementarse antes que aquellas cuyo principal beneficio inmediato reside en el desplazamiento de numerosos trabajadores disponibles.
Sin embargo, la orientación política no debe confundirse con una garantía de empleo totalmente formulada. Se anima a las empresas, entre otras cosas, a probar fases de transición, informar a los empleados afectados con antelación y apoyarlos en su reconversión laboral. Esto no implica una prohibición general de los despidos por motivos de IA, ni crea automáticamente un derecho individual a mantener el empleo. La protección real depende en gran medida de cómo las autoridades y las empresas implementen estas directrices.
Un enorme mercado laboral bajo presión para adaptarse
A finales de 2025, China contaba con aproximadamente 725 millones de personas empleadas, de las cuales cerca de 475 millones vivían en ciudades; durante ese año, se registraron oficialmente 12,67 millones de empleos urbanos adicionales. Esta magnitud explica por qué incluso cambios limitados pueden tener importantes consecuencias económicas y sociales. Una transformación tecnológica que parece manejable desde la perspectiva de una sola empresa puede extenderse a otros sectores y regiones, convirtiéndose en un problema de ajuste sustancial.
La tasa de desempleo de la ciudad, según las encuestas, fue del 5,2 % en septiembre de 2026; el promedio de los tres primeros trimestres también fue del 5,2 %. Estas cifras, consideradas individualmente, no demuestran ni la existencia ni la ausencia de una crisis de empleo provocada por la IA. La tasa describe un indicador específico del mercado laboral, no todas las formas de subempleo, habilidades no utilizadas o pérdida de ingresos. Lo más importante es que una sola cifra global no revela si determinados grupos ocupacionales ya se encuentran bajo una mayor presión.
Para la evaluación económica, la composición del empleo es, por lo tanto, más importante que un titular aislado. Una fuerza laboral estable en general puede coincidir con una menor cantidad de puestos de nivel inicial, una reducción de las horas de trabajo para ciertos grupos o un cambio hacia empleos peor remunerados. Por el contrario, una disminución en un grupo ocupacional puede compensarse con una mejora del empleo en otros sectores. Una política de mercado laboral sólida basada en IA debe captar estas transiciones en lugar de considerar el empleo únicamente como el número de puestos disponibles.
El envejecimiento no elimina las carencias de habilidades
La población de China se redujo en 3,39 millones, hasta alcanzar aproximadamente los 1.405 millones en 2025; al mismo tiempo, 323 millones de personas ya tenían 60 años o más, lo que representa el 23% de la población. Por lo tanto, el cambio tecnológico coincide con una transformación demográfica a largo plazo. Desde esta perspectiva, la automatización puede contribuir a mantener la capacidad de producción y los servicios a pesar de la disminución de la mano de obra. En consecuencia, aferrarse a procesos intensivos en mano de obra no sería una estrategia viable para el futuro.
Sin embargo, una menor disponibilidad de trabajadores y un mayor uso de la IA no resuelven automáticamente los mismos problemas. Un técnico de mantenimiento que falta no puede ser reemplazado simplemente por un empleado administrativo despedido. Del mismo modo, los trabajadores de producción de mayor edad no pueden ser rápidamente reconvertidos al desarrollo de sistemas complejos de IA. Existen diferencias entre los puestos vacantes y el personal disponible en cuanto a experiencia, ubicación, salud, oportunidades de aprendizaje y expectativas salariales.
Esto crea la posibilidad de un aumento simultáneo de la escasez de mano de obra y el desempleo. Para los responsables políticos, esto significa que el número de empleos por sí solo no es un objetivo rector suficiente. Fundamentalmente, las transiciones laborales viables son esenciales. Por lo tanto, una estrategia de IA que fomente el empleo no debería preservar la mayor cantidad posible de procesos de trabajo obsoletos, sino organizar la transformación de manera que la experiencia profesional existente siga siendo productiva con nuevas herramientas. Especialmente con una fuerza laboral envejecida, la tecnología complementaria puede ser más valiosa económicamente que una costosa sustitución completa.
La automatización alcanzó hace tiempo una escala industrial
La introducción de sistemas inteligentes en China no parte de cero. En 2025, se instalaron alrededor de 354.000 nuevos robots industriales, un 20 % más que el año anterior; esto significó que China representó el 59 % de las nuevas instalaciones a nivel mundial. Estas cifras demuestran la velocidad de la automatización industrial. Sin embargo, no deben interpretarse como una medida de la pérdida de empleos relacionada con la IA: un robot industrial no es automáticamente un sistema de IA generativa, y una sola instalación no indica el efecto neto sobre el empleo.
A esto se suma la magnitud económica del sector de la IA. Su actividad principal se valoró oficialmente en más de 1,2 billones de yuanes para 2025, con más de 6200 empresas de IA en todo el país. Según cifras gubernamentales publicadas, a finales de 2025, más del 30 % de las empresas manufactureras encuestadas, con ingresos anuales de 20 millones de yuanes o más, utilizaban tecnologías de IA. Este umbral es importante porque no debe interpretarse como una adopción generalizada por parte de todas las empresas chinas.
El desafío del mercado laboral surge de la combinación de diferentes formas de automatización. El software puede transformar la planificación, la documentación y la comunicación con el cliente, mientras que la robótica se encarga de los procesos físicos. Cuando ambos niveles se modernizan simultáneamente, se modifican cadenas de procesos completas. Esto puede generar un mayor potencial de productividad, pero también mayores exigencias en cuanto a capacitación, mantenimiento, calidad de datos y organización operativa. Por lo tanto, el enfoque relevante no está en la herramienta de IA individual, sino en el sistema de trabajo rediseñado.
Las tareas afectadas no suponen la pérdida de puestos de trabajo
Un requisito fundamental para cualquier análisis serio es la distinción entre el impacto tecnológico y la pérdida real de empleos. Un estudio internacional del mercado laboral estimó en 2025 que alrededor de una cuarta parte del empleo mundial correspondería a ocupaciones cuyas tareas podrían verse alteradas por la IA generativa; en los países de altos ingresos, esta cifra ascendía al 34 %. Estas cifras describen posibles cambios en las funciones laborales y no predicen niveles igualmente altos de despidos. Además, no pueden aplicarse a China sin realizar cálculos específicos para ese país.
Un puesto de trabajo suele constar de varias tareas. La IA puede, por ejemplo, preclasificar información, preparar textos o detectar desviaciones, mientras que los humanos siguen asumiendo la responsabilidad, aclarando casos especiales y gestionando las relaciones. Por lo tanto, que un puesto quede obsoleto depende de la exhaustividad con la que se puedan automatizar las tareas y de si la empresa utiliza el tiempo ahorrado para ofrecer servicios adicionales. La integración, la verificación de errores y los cambios organizativos también requieren esfuerzo.
Por el contrario, minimizar el impacto sería igualmente problemático. Si se completan con mayor rapidez suficientes subtareas y la demanda no aumenta en consecuencia, las empresas pueden lograr la misma producción con menos empleados. Los efectos en el empleo podrían entonces manifestarse primero a través de puestos vacantes y una menor contratación, en lugar de oleadas de despidos notorios. Por lo tanto, para un sistema de alerta temprana, los planes de contratación y los perfiles de los puestos son al menos tan importantes como las renuncias reportadas. Quienes se centren únicamente en las reducciones de personal reconocerán parte del cambio demasiado tarde.
La productividad por sí sola no determina la prosperidad
Un estudio publicado en 2025, con la participación de 5172 empleados de atención al cliente, ilustra la eficacia con la que la IA puede complementar el trabajo humano: el número de solicitudes de clientes resueltas con éxito por hora aumentó en un promedio del 15 % gracias al apoyo de la IA. Los empleados con menos experiencia y menor cualificación se beneficiaron especialmente; sin embargo, el estudio de una sola empresa no permite extraer conclusiones sobre los efectos económicos generales en el empleo y los salarios. Esta limitación es crucial para el debate público.
El aumento de la productividad abre diversas posibilidades operativas. Una empresa puede atender a más clientes, mejorar la calidad del servicio, reducir la carga de trabajo o recortar personal. La opción que prevalezca depende, entre otros factores, de la demanda y de la posición competitiva de la empresa. En un mercado en crecimiento, el aumento de la productividad puede hacer que la creación de nuevos puestos de trabajo sea económicamente viable. En un mercado estancado, en cambio, aumenta el incentivo para reducir costes y distribuir el trabajo existente entre menos personas.
A nivel macroeconómico, entra en juego otra dimensión: las mejoras en la productividad deben traducirse en ingresos, precios más bajos o mayor inversión. Si los beneficios se concentran en manos de unas pocas empresas y propietarios de capital, mientras que amplios sectores de la fuerza laboral experimentan una mayor inseguridad laboral, la demanda puede quedar rezagada con respecto al potencial de producción. Por lo tanto, el criterio político no debería ser únicamente la capacidad técnica. Igualmente importante es si los beneficios económicos tienen un impacto lo suficientemente amplio como para generar nuevas oportunidades de venta y empleo sostenible.
Sin poder adquisitivo, la eficiencia se convierte en un problema
La economía china creció un 5 % en términos reales en 2025, mientras que los precios al consumidor promedio se mantuvieron sin cambios; la inversión en desarrollo inmobiliario cayó un 17,2 %. En los primeros tres trimestres de 2026, el PIB real aumentó un 4,6 %, pero las ventas minoristas nominales de bienes de consumo solo crecieron un 1,1 %. Estos indicadores, definidos de manera diferente, no son directamente equivalentes, pero ilustran la necesidad de considerar el crecimiento de la producción y la demanda privada por separado.
En lo que respecta a las políticas de IA, esto genera una relación causal lógica. Si los empleados anticipan despidos o pérdidas significativas de ingresos, podrían posponer grandes gastos y acumular reservas financieras adicionales. Esta reticencia dificulta que las empresas vendan capacidad de producción adicional. Por lo tanto, un impulso tecnológico en la oferta resulta insuficiente para ampliar el crecimiento en consecuencia.
Por lo tanto, la asistencia transitoria y la seguridad social cumplen una función macroeconómica. Pueden evitar que los riesgos de ajuste recaigan íntegramente sobre los hogares y que la incertidumbre siga sobrecargando la demanda. Esto no implica financiar permanentemente todos los empleos, sino limitar las pérdidas de ingresos y los periodos de desempleo innecesariamente largos. Una seguridad social eficaz puede, por consiguiente, aumentar la disposición a adoptar nuevas tecnologías y a realizar cambios de carrera. En estas condiciones, la protección del empleo y la modernización no tienen por qué ser incompatibles.
La transición a una carrera profesional se convierte en un punto débil
En septiembre de 2026, la tasa de desempleo en la ciudad para jóvenes de 16 a 24 años que no asistían a la escuela ni a la universidad era del 18%; para los de 25 a 29 años, excluyendo también a los estudiantes, era del 7,4%. Estas cifras no reflejan el desempleo relacionado con la IA. Sin embargo, sí muestran que la incorporación al mercado laboral ya se encuentra bajo una presión considerable. Por lo tanto, los cambios adicionales en los empleos de baja cualificación en oficinas, análisis y comunicación están impactando un mercado laboral cuya capacidad para absorber a los jóvenes no es ilimitada.
El riesgo particular reside en la función de las tareas de nivel inicial. La investigación, la documentación, los análisis sencillos y la comunicación estandarizada sirven no solo a la producción, sino también al aprendizaje. Si estas actividades se automatizan en gran medida, el camino desde el título universitario hasta el trabajo especializado independiente puede estrecharse. Una empresa podría necesitar menos personal junior a corto plazo, pero seguir teniendo dificultades para formar especialistas experimentados a largo plazo.
Una solución sensata consiste en no sobrecargar artificialmente a los jóvenes talentos con rutinas obsoletas. En cambio, los programas de formación deben diseñarse de manera que las habilidades de IA y el juicio profesional se desarrollen de forma conjunta. Los empleados jóvenes deben ser capaces de revisar resultados, explicar errores y asumir responsabilidades gradualmente. Para las empresas, esto convierte la organización del aprendizaje en una inversión estratégica. Quienes solo optimizan el tiempo de procesamiento actual corren el riesgo de debilitar el desarrollo de sus propias habilidades futuras.
Para continuar estudiando se requiere un trabajo posterior
Las directrices chinas abogan por la adaptación de los programas de educación superior y formación profesional, la ampliación de las competencias interdisciplinarias en IA y el aumento de la participación empresarial en los planes de estudio, la formación práctica y los programas de cualificación. Además, se proponen programas de formación específicos dirigidos a jóvenes, trabajadores migrantes y desempleados, entre otros; también se abordan las oportunidades de aprendizaje público y los programas de formación patrocinados por empresas. Este enfoque reconoce, por tanto, que el cambio tecnológico no puede gestionarse únicamente mediante la formación de nuevos investigadores de alto nivel.
Sin embargo, la calidad económica de estos programas no depende del número de certificados emitidos. Lo que importa es si las personas pueden posteriormente acceder a un empleo viable, productivo y bien remunerado. Una introducción general a la IA puede servir de guía, pero no sustituye las habilidades específicas del sector. Para un operario de producción, por ejemplo, la comprensión de los procesos, el control de calidad y el uso seguro de los sistemas de asistencia suelen ser más importantes que un conocimiento profundo del desarrollo de modelos.
Por lo tanto, la formación que se basa en la experiencia profesional existente resulta prometedora. Un operario de almacén con experiencia podría ser idóneo para supervisar los flujos automatizados de materiales; un auxiliar administrativo podría asumir responsabilidades adicionales en la verificación de datos y la gestión de incidencias. Sin embargo, estas transiciones deben estar realmente disponibles. La formación adicional sin demanda por parte de la empresa simplemente pospone el problema. Por consiguiente, su eficacia debe evaluarse en función de la estabilidad laboral, la evolución de los ingresos y el tiempo hasta la reinserción laboral, y no únicamente de las tasas de participación.
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La estrategia de China para una IA que fomente el empleo
La clase media determina el impacto general
La estrategia apoya a las pequeñas y medianas empresas (pymes) con soluciones digitales rentables y de fácil implementación, servicios de asesoramiento público y acceso equitativo a los factores de producción digital pertinentes. Los ecosistemas de software abierto y la promoción de nuevas empresas también forman parte del conjunto de herramientas propuestas. La lógica subyacente en materia de política de empleo es sólida: la modernización tecnológica no debe limitarse a las grandes organizaciones con sus propios departamentos de desarrollo, amplios repositorios de datos y presupuestos de inversión sustanciales.
Para las pequeñas empresas, el problema suele radicar menos en un interés fundamental por la IA que en su implementación. Una aplicación debe integrarse a la perfección con los procesos existentes, ofrecer resultados fiables y ser manejable incluso con personal limitado. A esto se suman los gastos continuos, las necesidades de formación y la posible dependencia de un proveedor. Por lo tanto, un precio inicial bajo no garantiza necesariamente unos costes totales bajos.
Desde una perspectiva económica, una amplia distribución de herramientas productivas sería ventajosa, ya que puede mejorar la competitividad de las pequeñas empresas. Sin embargo, las subvenciones no se traducen automáticamente en un aumento del empleo. Incluso una pequeña empresa puede utilizar la IA principalmente para reducir sus necesidades de personal. Por lo tanto, los objetivos verificables son más efectivos que las subvenciones generalizadas: mayor valor añadido, mejores productos, oportunidades de mercado adicionales y desarrollo sostenible de competencias. La pregunta clave debería ser si el apoyo fortalece la adaptabilidad económica o simplemente subvenciona la adquisición de nuevo software.
La cooperación debe ser económicamente convincente
Según las directrices, la industria y la agricultura deberían utilizar cada vez más modelos de colaboración entre humanos y sistemas inteligentes; además, las nuevas aplicaciones deberían generar oportunidades de empleo adicionales en el sector servicios. Esto va más allá de una simple descripción del cambio tecnológico. Plantea la cuestión fundamental de qué tareas deberían asumir permanentemente los humanos y en qué áreas los sistemas deberían complementar de forma significativa sus capacidades.
En la industria manufacturera, por ejemplo, el análisis de imágenes basado en IA puede detectar irregularidades, mientras que especialistas experimentados evalúan las causas y deciden las medidas adecuadas. En logística, el software puede planificar de forma predictiva los flujos de materiales, mientras que las personas gestionan las interrupciones, las necesidades de los clientes y los problemas de seguridad. En agricultura, las recomendaciones basadas en datos pueden mejorar la utilización de los recursos sin sustituir por completo la evaluación práctica in situ. Estos ejemplos describen posibles estructuras organizativas y no garantizan efectos positivos en el empleo.
La colaboración entre humanos y máquinas solo es sostenible si el rol humano aporta un valor añadido real. El simple hecho de utilizar a los empleados para confirmar formalmente las decisiones generadas automáticamente no resultaría convincente ni desde el punto de vista de la cualificación ni desde la perspectiva organizativa. Un buen diseño preserva el margen para la toma de decisiones, permite la disidencia y garantiza una clara rendición de cuentas. Además, puede evitar que las empresas pierdan su conocimiento basado en la experiencia. Lo económicamente relevante no es maximizar la participación humana a cualquier precio, sino la combinación que mejore la calidad, la seguridad, la capacidad de aprendizaje y los costes a lo largo de todo el proceso.
Los nuevos empleos creados por la IA no resolverán todos los problemas de desplazamiento laboral
China aspira a desarrollar nuevos perfiles laborales y estándares de cualificación, incluyendo puestos en ingeniería de IA, formación en sistemas y gestión digital. La estrategia también se centra en nuevas empresas, entornos de desarrollo abiertos y la creación de empleo en sectores emergentes. Esto representa un complemento importante para la simple mitigación de la pérdida de empleos: una economía no puede adaptarse de forma sostenible solo mediante transferencias; requiere nuevas actividades productivas.
Sin embargo, sería engañoso compensar la eliminación de trabajos rutinarios con la creación de nuevos empleos en el campo de la IA, como si las personas fueran directamente intercambiables. Las diferencias en educación, experiencia profesional y ubicación pueden ser significativas. Además, un sector en rápido crecimiento que parte de una base pequeña puede crear inicialmente menos empleos de los que pierde una gran industria estancada. Por lo tanto, las altas tasas de crecimiento porcentual por sí solas no resuelven el problema del empleo.
Los nuevos empleos digitales también deben ser sostenibles a largo plazo. Un trabajo que actualmente requiere procesamiento o verificación de datos podría automatizarse más adelante. Por lo tanto, una estrategia más sólida no consiste en crear la lista más larga posible de nuevos puestos de trabajo, sino en desarrollar habilidades transferibles, modelos de negocio viables y oportunidades de aprendizaje continuo. Los nuevos empleos no solo deben existir, sino ser lo suficientemente productivos, seguros y adaptables como para ofrecer perspectivas profesionales más allá de la próxima generación de tecnología.
Las regiones de China no comenzarán al mismo tiempo
Las directrices prevén una división regional del trabajo: las regiones orientales se centrarán en el desarrollo de las industrias clave de la IA, mientras que las regiones centrales y occidentales, según las condiciones locales, se encargarán de tareas como el etiquetado de datos o la producción de dispositivos inteligentes. Esta diferenciación busca abrir nuevas áreas de crecimiento fuera de los principales centros tecnológicos. Sin embargo, también conlleva el riesgo de perpetuar las desigualdades existentes a lo largo de las nuevas cadenas de valor.
Si la investigación, el capital y el control de las plataformas centrales siguen concentrados geográficamente, otras regiones pueden ofrecer principalmente apoyo estandarizado. Si bien allí pueden crearse empleos, estos no necesariamente generan los mismos ingresos, oportunidades de desarrollo ni poder de negociación. Por lo tanto, la política regional debe ir más allá de simplemente atraer actividad digital. Debe centrarse en si las empresas locales pueden desarrollar su propia experiencia y alcanzar mayores niveles de creación de valor.
El desarrollo significativo puede basarse en las fortalezas existentes: clústeres industriales, especialización agrícola, universidades o centros logísticos. La IA no se considera entonces una industria futura aislada, sino una herramienta para mejorar las estructuras económicas regionales. Los requisitos previos incluyen mano de obra cualificada, infraestructura fiable y mercados accesibles. La transición entre las empresas tradicionales y los nuevos proveedores de servicios digitales, en particular, podría generar empleo adicional. Sin embargo, sin estas conexiones, existe el riesgo de que el panorama de la financiación presente proyectos con escaso impacto económico en la región.
La protección social sigue siendo desigual
En 2025, China registró aproximadamente 301 millones de trabajadores migrantes; al mismo tiempo, alrededor de 249 millones de personas contaban con seguro de desempleo al finalizar el año. Estas dos cifras se refieren a diferentes grupos estadísticos y no permiten calcular directamente la brecha de cobertura entre los trabajadores migrantes. Sin embargo, ilustran la necesidad de una visión diferenciada de los patrones de empleo y los derechos a prestaciones. El empleo total y el acceso a una prestación de seguro específica no son lo mismo.
Las nuevas directrices exigen apoyo para las personas que cumplan los requisitos, incluyendo orientación profesional, formación, recomendaciones laborales y ayuda para la puesta en marcha de un nuevo empleo. Para las personas aseguradas desempleadas que cumplan los requisitos, las prestaciones estipuladas deben abonarse puntualmente y en su totalidad. Asimismo, los sistemas de seguridad social deben facilitar el acceso a modalidades de empleo flexibles y debe ampliarse la cobertura por accidentes laborales en los nuevos modelos de empleo. Esto es importante porque los cambios de carrera implican cada vez más alternar entre diferentes modalidades contractuales y laborales.
La clave económica reside en la transferibilidad de los derechos y la accesibilidad real al apoyo. Quienes cambian de trabajo, de residencia o de situación laboral necesitan procedimientos fiables. Un servicio formalmente existente resulta poco útil si las responsabilidades no están claras o si las pérdidas de ingresos quedan sin resolver durante largos periodos. Por lo tanto, una modernización que favorezca el empleo debe mejorar también los procesos administrativos. De lo contrario, quienes cuenten con menos recursos económicos asumirán los mayores costes de la transición.
Cuando el algoritmo se convierte en el jefe
Las directrices abordan no solo la pérdida de empleos, sino también el uso de la IA en la gestión de recursos humanos: se combatirá legalmente la discriminación, las ofertas de trabajo fraudulentas y las violaciones de la privacidad y los periodos de descanso mediante algoritmos abusivos. Además, se abordan explícitamente los derechos a la remuneración, el descanso y las condiciones de trabajo seguras. Esto pone de relieve una segunda dimensión de la automatización: incluso cuando se conservan los puestos de trabajo, la calidad del trabajo puede cambiar significativamente.
Los sistemas algorítmicos pueden preseleccionar solicitudes, asignar tareas y evaluar el desempeño. Si bien permiten procesos más consistentes, también pueden aplicar criterios inadecuados a gran escala. Tratar las decisiones históricas de personal como datos supuestamente neutrales conlleva el riesgo de perpetuar desventajas pasadas mediante medios tecnológicos. Esto se vuelve particularmente problemático cuando los afectados no comprenden las razones de una decisión ni pueden corregir los errores de manera efectiva.
Desde el punto de vista económico, estos riesgos no son en absoluto insignificantes. Una preselección errónea puede excluir a especialistas idóneos; unos objetivos de rendimiento excesivos pueden afectar negativamente a la salud, la motivación y la retención de empleados. Un seguimiento exhaustivo tampoco es automáticamente productivo. El factor crucial reside en si un sistema reconoce la calidad real del trabajo o simplemente optimiza métricas fácilmente medibles. Por lo tanto, una implementación responsable requiere criterios verificables, responsabilidades claras y oportunidades realistas para la revisión humana. La responsabilidad no debe desaparecer al recurrir a un software supuestamente objetivo.
Los sistemas de alerta temprana necesitan algo más que cifras de despidos
Las autoridades deben incrementar el intercambio de datos sobre empleo e industria, desarrollar modelos de análisis regionales y sectoriales, y monitorear continuamente los cambios en la adopción de la IA, la creación de nuevos empleos, el desplazamiento de actividades y las habilidades requeridas. Otras medidas incluyen una investigación exhaustiva y la integración de los riesgos laborales relacionados con la IA en los mecanismos existentes para prevenir grandes crisis de desempleo. El objetivo es transformar las observaciones aisladas en una visión más temprana y útil de la situación.
Un buen sistema, sin embargo, debería considerar más que solo las reducciones de personal ya realizadas. Entre los factores relevantes se incluyen la disminución de puestos de nivel inicial, los cambios en los requisitos de cualificación, la expiración de contratos, la reducción de la jornada laboral y la duración de las transiciones profesionales. Igualmente importante es la calidad del nuevo empleo: un cambio a un trabajo peor remunerado o significativamente menos seguro no debería considerarse automáticamente una compensación totalmente satisfactoria. Solo la combinación de toda esta información permite una evaluación económica significativa.
La tarea más difícil sigue siendo identificar las causas fundamentales. El empleo puede disminuir debido a una demanda débil, cambios en las condiciones comerciales, problemas operativos o cambios tecnológicos. La IA puede ser uno de los factores. Atribuir cada disminución a la automatización fomenta contramedidas erróneas; descartar categóricamente la IA como causa ignora problemas reales de adaptación. Por lo tanto, se deben estudiar empresas e industrias comparables durante períodos prolongados. Un sistema de alerta temprana es tan bueno como sus datos, sus métodos analíticos y su disposición a reconocer hallazgos inconvenientes.
Entre protección y competitividad
Para las aplicaciones que podrían tener un impacto significativo en el empleo, las directrices estipulan una evaluación de riesgos más rigurosa; en ciertos ámbitos de acceso al mercado, la evaluación del empleo debe incorporarse a la revisión del proyecto. Esto demuestra que los responsables políticos reconocen que las decisiones de inversión corporativas pueden tener consecuencias para los empleados y los presupuestos públicos. Desde una perspectiva económica, es comprensible que dichos costos no deban considerarse únicamente a posteriori.
Sin embargo, este enfoque tiene un límite claro. Si los procedimientos se vuelven demasiado vagos o engorrosos, pueden retrasar la modernización necesaria y proteger las posiciones de mercado existentes. Una empresa que pierde competitividad internacional debido a regulaciones excesivas podría verse obligada a recortar más puestos de trabajo de los que salvó a corto plazo. Por lo tanto, no se debe confundir la preferencia por los empleados con la prioridad general de mantener la plantilla actual.
Serían más convincentes los procedimientos transparentes y proporcionados que analicen el alcance y la velocidad del cambio, así como las alternativas realistas. Fundamentalmente, la evaluación debería centrarse en si la formación, las transferencias internas y el apoyo a la transición están adecuadamente preparados. También deben considerarse los posibles pedidos adicionales, la mejora de la seguridad y la competitividad a largo plazo. De este modo, la revisión no se convertiría en un obstáculo absoluto para la innovación, sino en una herramienta para una mejor implementación. El reto político reside en evitar daños sociales innecesarios sin considerar la transformación productiva en sí misma como un riesgo indeseable.
¿Quién debe asumir los costes de la transición?
El enfoque chino vincula explícitamente las inversiones tecnológicas con las inversiones en capital humano y aborda el desarrollo de mecanismos de compensación y distribución. Esto pone de relieve una cuestión distributiva que suele pasarse por alto en el entusiasmo por el rendimiento de la IA: las empresas, los empleados y el Estado no se benefician necesariamente en la misma proporción ni al mismo tiempo. Los costes de la transición también se distribuyen de forma desigual.
Para las empresas, puede resultar atractivo a corto plazo reducir los costes de personal mientras otros asumen la carga de la formación continua, la sustitución de ingresos y los consiguientes costes sociales. Un sistema económicamente viable debería limitar estos incentivos. Esto podría incluir contribuciones adecuadas de la empresa a la formación, una planificación temprana de la plantilla y una mayor participación de los empleados en las mejoras demostrables de la productividad. Al mismo tiempo, es fundamental evitar que las obligaciones adicionales sobrecarguen especialmente a las pequeñas empresas o dificulten las inversiones económicamente viables.
Sin embargo, las directrices en sí mismas no sustituyen una arquitectura de implementación con financiación completa: el texto publicado no incluye ni un marco de financiación integral e independiente ni objetivos de éxito cuantitativos uniformes para el conjunto de medidas. Precisamente por ello, la asignación práctica de recursos será crucial. Si las regiones más ricas pueden ofrecer un apoyo de alta calidad mientras que las zonas estructuralmente más débiles quedan rezagadas, las desigualdades existentes podrían agravarse. Lo que se necesita es coordinación entre el nivel en que se materializan los avances tecnológicos y el nivel en que se incurre en los costes de la transición social.
Las empresas europeas deberían analizarlo más detenidamente
La relación entre la promoción de la IA y la política de empleo en China también resulta relevante para sus competidores internacionales. La magnitud de la automatización industrial demuestra que la economía china sigue impulsando la modernización tecnológica a gran escala. Por lo tanto, la nueva política del mercado laboral no debe interpretarse como una simple retirada de la competencia, sino que busca mejorar las condiciones económicas y sociales para una modernización más sostenible.
Para las empresas alemanas de los sectores industrial, logístico y de servicios, esto plantea una cuestión estratégica: ¿Se introducirá la IA simplemente como una herramienta para reducir costes o como parte de una mejora integral del modelo de negocio? Centrarse exclusivamente en la reducción de personal puede ocultar que la calidad, la fiabilidad en las entregas, la capacidad de respuesta y los servicios adicionales también generan ventajas competitivas. Las empresas con amplia experiencia especializada y en procesos, en particular, podrían beneficiarse de combinar este conocimiento con herramientas inteligentes en lugar de reducir prematuramente su plantilla.
La política china no debe idealizarse ni descartarse por completo. Los objetivos formulados centralmente no garantizan su implementación efectiva, y el control político puede generar incentivos perversos. Del mismo modo, no sería convincente considerar el desarrollo tecnológico como un proceso cuyos resultados sociales son fundamentalmente incontrolables. Para la práctica empresarial, la lección relevante reside en un enfoque integrado: la tecnología, el personal, la seguridad, la capacitación y los beneficios económicos deben planificarse conjuntamente.
El éxito se hace evidente en la transición
El éxito económico del cambio de política de China no dependerá del número de programas publicados ni de los nuevos puestos de trabajo creados. Indicadores más relevantes serán la rapidez con la que las personas afectadas encuentren un empleo estable, la evolución de sus ingresos reales y si las empresas aumentan simultáneamente su productividad y competitividad. Igualmente importantes son el acceso de las pequeñas empresas a herramientas de alto rendimiento y la aparición de nuevos empleos fuera de los centros tecnológicos.
Por lo tanto, la lógica es la siguiente: una estrategia de IA que favorezca el empleo tiene sentido si protege a las personas sin perpetuar procesos obsoletos. Debe impulsar los avances tecnológicos y, al mismo tiempo, crear las condiciones para que los empleados se beneficien de ellos. Una adaptación demasiado lenta pone en peligro la productividad y la competitividad; una transición tecnológica demasiado rápida, sin transiciones sostenibles, puede debilitar los ingresos, la demanda y el desarrollo de habilidades. El factor económicamente relevante es la calidad del cambio.
Esto modifica el criterio de progreso. No todas las horas de trabajo ahorradas representan un beneficio social, ni todos los pasos preservados en el proceso merecen automáticamente protección. El factor crucial reside en si los avances tecnológicos generan oportunidades económicas mejores y más sostenibles. China intenta regular políticamente esta relación. Sin embargo, la parte más compleja surge cuando las directrices se cruzan con las empresas individuales: con la decisión concreta de qué empleos desaparecerán, cuáles se crearán y quiénes tendrán la oportunidad de desempeñarlos en el futuro.
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