Resumen:
Hinton dijo que la IA provocará “desempleo masivo” y “un gran aumento de ganancias” para unos pocos.
El mercado laboral muestra enfriamiento, no un colapso: en agosto se sumaron 22.000 empleos y las solicitudes de paro subieron por choques puntuales.
Lo clave a vigilar: empleos de entrada, políticas de transición y si la adopción de IA se acelera en grandes empleadores.
Geoffrey Hinton, figura central en el desarrollo de redes neuronales y a menudo apodado el “padrino de la IA”, volvió a agitar el debate global con una advertencia directa: la inteligencia artificial podría crear desempleo masivo y elevar los beneficios corporativos, ensanchando la brecha entre ganadores y perdedores. En una conversación publicada por el Financial Times, Hinton subrayó que no culparía a la tecnología en sí, sino al sistema de incentivos que la despliega: empresas y propietarios del capital que usarán la automatización para recortar costes y mejorar márgenes. Es una tesis dura, pero coherente con su giro público de los últimos años hacia la evaluación de riesgos sociales y económicos de la IA.
La frase corrió rápido por redes y medios, impulsada por un contexto cargado. En Estados Unidos, el empleo creció apenas en agosto y la tasa de paro se situó en 4,3%. Paralelamente, las solicitudes semanales de subsidio por desempleo saltaron a su mayor nivel desde 2021, aunque el alza se concentró en Texas por efectos transitorios ligados a desastres climáticos, según reportes. El cuadro es de desaceleración y cautela, no de un shock atribuible por completo a la IA. Aun así, la dirección de viaje preocupa: si las compañías aprenden a integrar modelos en tareas repetitivas, el impacto se sentirá primero en trabajos de entrada y funciones administrativas.
La evidencia comparada todavía es ambigua. La OCDE lleva dos años documentando un mensaje matizado: la IA reconfigura tareas, eleva la productividad en ciertos sectores y, al mismo tiempo, aumenta la exposición de ocupaciones rutinarias; estima que cerca de un cuarto de los empleos está en alto riesgo de automatización al considerar el conjunto de tecnologías, y advierte que la generativa puede profundizar desigualdades regionales. En paralelo, lecturas recientes del mercado laboral muestran adopción creciente de IA, pero despidos directamente atribuibles a esta siguen siendo minoritarios en los primeros sondeos. La pregunta no es si habrá cambio, sino su velocidad, quién lo paga y qué amortiguadores se activan.
Hinton también cuestionó la renta básica universal como solución única: podría sostener ingresos, dijo, pero no resuelve la pérdida de propósito que aporta el trabajo. Ahí asoma el dilema político: cómo compartir productividad, reforzar formación y movilidad laboral, y asegurar que los beneficios de la automatización no queden encapsulados en unos pocos balances. El debate no es teórico; se juega en decisiones de inversión, negociación colectiva y diseño de impuestos y competencia en los próximos trimestres.
El diagnóstico de Hinton es incómodo, pero útil: obliga a mirar más allá del brillo tecnológico y a discutir reparto, no solo eficiencia. La IA puede sumar valor enorme; el reto es evitar que el valor llegue con factura social en letra pequeña.
Fuentes:
U.S. Bureau of Labor Statistics - THE EMPLOYMENT SITUATION — AUGUST 2025 (PDF).