IA y Desigualdad: ¿El fin de la clase media profesional?

A menudo, cuando observo las zonas de oficinas de mi ciudad y voy de visita a una empresa, me planteo a veces las misma pregunta: ¿cuántas tareas de análisis y gestión de datos que sostienen muchas de esas oficinas tienen hoy los días contados con la IA? No asistimos (solamente) a la sustitución física del humano por un robot de aspecto humanoide, sino a un proceso mucho más amplio y corrosivo y, desde luego, de mayor transcendencia social: la descalificación (deskilling) de lo que tradicionalmente hemos denominado "trabajos de clase media" (los white collar jobs de la literatura anglosajona).

En este blog siempre hemos defendido que la tecnología no es una fuerza de la naturaleza ante la cual solo cabe la resignación. Más bien abogamos, lejos de soluciones tecno-optimistas y tecno-pesimista (tanto monta, monta tanto), por un debate hacia qué tipo de sociedad queremos transitar. Sin embargo, la velocidad de la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) está forzando una reconfiguración en la que habilidades que históricamente otorgaban estatus y seguridad económica sufren un declive acelerado frente a la automatización. Nos asomamos a una estructura ocupacional dual: una pequeña élite de "directores de orquesta" digitales frente a una masa creciente de profesionales atrapados en un neotaylorismo digital gestionado por algoritmos; de lo que venimos tratando en este blog.

En este artículo desgloso brevemente las evidencias de este fenómeno, y propongo argumentos para una necesaria intervención de toda la sociedad.

El Gran Desacoplamiento 4.0. Productividad sin prosperidad compartida

Para comprender la raíz de la desigualdad actual, debemos retomar las tesis de Brynjolfsson y McAfee (2014) sobre el "gran desacoplamiento". Durante gran parte del siglo XX, la curva de crecimiento de la productividad y la de los salarios reales caminaron juntas. Sin embargo, desde la década de 1980, asistimos a una separación creciente donde la riqueza generada por la innovación se desplaza de las rentas del trabajo a las rentas del capital.

La Cuarta Revolución Industrial actúa como un acelerador de esta brecha. Según el informe Future of Jobs 2025 del World Economic Forum, se espera que la interacción entre el cambio tecnológico y otros factores desplace 92 millones de puestos de trabajo para 2030, mientras crea 170 millones de nuevos roles. No obstante, este balance neto positivo oculta una realidad de precarización: el 39% de las competencias básicas de los trabajadores actuales cambiarán en los próximos cinco años.

Este escenario guarda similitudes con la llamada "Pausa de Engels" de la Primera Revolución Industrial, donde el aumento exponencial de la productividad coexistió con el estancamiento de los salarios durante cinco décadas, a lo que siguió un aumento posterior de los salarios. Sin embargo, y a diferencia de la Primera, la Cuarta Revolución Industrial presenta una asimetría inquietante. La IA permite que las empresas produzcan mucho más con mucho menos factor humano, pero la riqueza generada se concentra en las rentas del capital, desplazando a las rentas del trabajo. Este fenómeno es especialmente peligroso para los profesionales de cualificación media. A diferencia de las máquinas de vapor, que complementaban al trabajador manual, la IA a menudo toma decisiones de manera más eficiente que un administrativo o un analista junior, haciendo que la parte humana pierda peso en la cadena de valor.

La diferencia hoy radica en que el desplazamiento no afecta solo al músculo, sino al cerebro. En España, UGT (2025) advierte de una correlación directa entre automatización y caída salarial: por cada 10 puntos porcentuales de incremento en la automatización, se observa un descenso del 4,3% en los salarios del sector. Para los sindicatos, el reto ya no es solo pedir aumentos salariales, sino negociar la redistribución de las rentas tecnológicas para evitar que el aumento de la productividad se convierta, paradójicamente, en el motor de la precariedad de la clase media. El uso de la IA corre el riesgo de consolidar una sociedad de ganadores y perdedores permanentes.

 Fuente: Brynjolfsson y McAfee, 2014

Anatomía del Deskilling. El declive de las habilidades intelectuales

El punto de dolor central para la clase media profesional es el vaciamiento de contenido de sus ocupaciones. En el siguiente gráfico, sacado del informe del World Economic Forum (2025) citado, en el cuadrante inferior izquierdo se sitúan las habilidades que los empleadores consideran menos esenciales hoy y que no prevén que aumenten su uso. En esta zona crítica encontramos la "lectura, escritura y matemáticas" (Reading, writing and mathematics) y la "destreza manual, resistencia y precisión". En el otro extremo, en el cuadrante superior, se encuentran liderando la demanda: "IA y Big Data"; el "Pensamiento analítico" (la principal habilidad básica para los empleadores); y la "Resiliencia, flexibilidad y agilidad".

Como consecuencia de esto, se genera un proceso de descalificación en tres dimensiones, que venimos describiendo en los artículos del blog:

• Atrofia de la capacidad crítica. Al delegar la redacción y el análisis en modelos de IA generativa, el trabajador corre el riesgo de perder la habilidad de estructurar argumentos desde cero.
• La paradoja de la sobrecualificación. En España, se espera que el 67% de los nuevos empleos creados hasta 2035 requieran un nivel educativo alto. Sin embargo, la realidad de muchos de estos puestos es la de "operarios de datos" con poca autonomía real y muy delimitada y segmentada (López Carmona, 2023).
• El síndrome del impostor digital. La autoeficacia del profesional se erosiona cuando el éxito del trabajo se atribuye a la herramienta y no a la competencia personal.

Esta dinámica impulsa la polarización ocupacional que venimos documentando desde los años 80, como plantean Brynjolfsson y McAfee. Los trabajadores de cualificación media son empujados hacia "empleos refugio" en el sector servicios, caracterizados por salarios bajos y tareas manuales que la IA aún no puede (o no es rentable aún) automatizar.

 Fuente: World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025.

La estructura ocupacional dual. ¿Directores o peones?

Mi investigación sobre el impacto ocupacional 4.0 (López Carmona, 2025) confirma que la autonomía laboral se está convirtiendo en un nuevo marcador de clase social. La IA está redefiniendo los puestos de trabajo mediante dos figuras antagónicas:

La élite de los "Directores de Orquesta" Se trata de profesionales que han logrado posicionarse en el "saber-gobernar" la tecnología. Disfrutan de una autoeficacia aumentada, utilizando la IA para liberarse de lo tedioso y centrarse en el juicio crítico, la creatividad y la visión estratégica. Este grupo es minoritario y coincide con los segmentos superiores de la pirámide profesional: ingenieros, diseñadores y directivos.

En el otro extremo, encontramos a la mayoría de los trabajadores, cuya actividad está dictada cada vez más por el ritmo de los algoritmos (AIWM, Artificial Intelligence Worker Management). En España, una de cada tres personas trabaja ya bajo decisiones algorítmicas. Aquí, la gestión se convierte en un panóptico digital que monitoriza cada clic. Según la EU-OSHA (2024), esta monitorización no solo erosiona la privacidad, sino que genera hipervigilancia y estrés crónico, ya que el trabajador siente que debe "actuar" para la máquina.

La autonomía para este segundo grupo es inexistente o segmentada. Como advierten Aloisi y De Stefano (2022), el "jefe" se transforma en un algoritmo que fija horarios, turnos y evalúa el rendimiento sin intervención humana ni empatía.

Esta dualidad rompe la movilidad social. Las personas en la parte inferior y media de la pirámide profesional tiende a quedarse "trabada" durante generaciones, lo cual no es sano para la cohesión de ninguna sociedad.

Conclusiones: El valor de lo humano como último refugio

Llegados a este punto, la pregunta para la toda la Sociedad y, en especial para las Ciencias del Trabajo, es estratégica: ¿Cómo revertir esta tendencia a la exclusión? La respuesta no consiste en una nueva forma de ludismo digital, sino rediseñar formas de democracia industrial aplicadas al código. Algunas ideas:

1. Transparencia Algorítmica. El Reglamento Europeo de IA califica el uso de algoritmos en la gestión de trabajadores como una práctica de "Alto Riesgo". Esto obliga a las empresas a realizar evaluaciones de impacto y garantizar la supervisión humana. Desde los sindicatos se debe exigir el cumplimiento del artículo 64.4.d del Estatuto de los Trabajadores para conocer los parámetros que definen quién es promocionado o despedido.
2. Gobernanza de los datos. Es vital que los trabajadores participen en la definición de los flujos de trabajo automatizados para evitar la intensificación desmedida de las tareas. Iniciativas como la "Comisión Algoritmo" de Just Eat demuestran que es posible pactar reglas que prohíban el uso de datos sensibles y aseguren la transparencia.
3. Redistribución. Debemos combatir el riesgo de que la IA afecte más a las mujeres y colectivos vulnerables. Asimismo, el "bonus de productividad" generado por la IA debe financiar la reducción de la jornada laboral sin merma salarial, alineándose con el concepto de trabajo decente de la OIT.
4. Planes de Reskilling con enfoque humano. El reciclaje profesional no puede ser una "píldora formativa" genérica de fin de semana. Necesitamos itinerarios de formación continua que no solo enseñen a usar herramientas, sino que refuercen las habilidades que la IA no puede replicar: empatía, juicio ético y resolución de problemas complejos. Debemos evitar que el 41.8% de las empresas que desisten de usar IA por falta de formación lo hagan despidiendo a su plantilla actual para contratar a nuevos perfiles (Datos del Informe de Tendencias de RRHH 2023).

La tecnología nos ofrece la oportunidad material de eliminar los trabajos más degradantes y penosos de la historia humana. Pero este futuro solo será posible si el cambio tecnológico se orienta hacia fines socialmente beneficiosos, donde la dignidad humana y la justicia social sean los verdaderos algoritmos de control.

¿Estamos realmente preparados, como sociedad y organizaciones, para liderar esta evolución y asegurar que la tecnología sea una aliada de la cohesión social y no un motor de exclusión?

Si crees que necesitamos un futuro del trabajo más justo, comparte este artículo en tus redes profesionales. También te animamos a visitar otros artículos relacionados donde profundizamos en temáticas clave para profesionales, líderes y académicos interesados en la transformación del trabajo. Y si quieres seguir profundizando en cómo la tecnología está reescribiendo las reglas del juego laboral, suscríbete al blog. Aquí, las personas siempre van antes que el código. 

Para saber más...

Allen, R. C. (2017). The Industrial Revolution: A Very Short Introduction. Oxford University Press.

Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2016). La Segunda Era de las Maquinas. Temas Grupo Editorial.

EU-OSHA (2024). Managing workers through AI: from technological development to its impact on their health and safety. Agencia Europea para la Seguridad y la Salud en el Trabajo.

López Carmona, J. L. (2023). Más allá de la automatización. Impacto de la Cuarta Revolución Industrial sobre las condiciones de trabajo y la cualificación. Sociología del Trabajo, (103), 29-42.

López Carmona, J. L. (2025). Trabajar en la Industria 4.0. Medición del impacto de la digitalización de la industria en las ocupaciones. Editorial Académica Española.

World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025. World Economic Forum.