Los resultados muestran que la tecnología ha contribuido a la eliminación del 11% de los empleos, mientras que otro 12% de los puestos no se reemplazaron. Estas dinámicas negativas se vieron parcialmente compensadas por nuevas contrataciones, dejando el balance final en esa caída neta del 4%.
Además, el banco subraya que “la adopción corporativa de la IA parece estar acelerándose más rápido de lo anticipado”, al tiempo que evalúa las implicaciones de este proceso.
SECTORES MÁS EXPUESTOS
La encuesta se centra en cinco industrias en las que el banco prevé un mayor riesgo de destrucción de empleo y donde la inteligencia artificial podría generar un valor equivalente a más del 50% del beneficio antes de impuestos: distribución y retail de consumo básico, inmobiliario, transporte, equipamiento sanitario y automoción.
La pérdida de puestos no es homogénea. Fue más elevada en Reino Unido y, por sectores, en automoción, mientras que las empresas estadounidenses reportaron una ganancia neta del 2% en empleo, con más contrataciones vinculadas a la IA que roles eliminados.
Aunque el estudio se centra en compañías con al menos un año de adopción tecnológica y en los sectores con mayor impacto potencial —lo que podría representar un escenario más adverso—, la entidad cree que estos resultados “proporcionan una advertencia temprana sobre los posibles efectos negativos en el empleo a medida que la tecnología de IA continúa mejorando a un ritmo no lineal”.
UN CAMBIO QUE YA AFECTA A LA CONTRATACIÓN
Morgan Stanley afirma que la inteligencia artificial está comenzando a tener un “impacto significativo en las decisiones de contratación de las empresas”, ya que muchas compañías están revisando sus necesidades de plantilla a medida que automatizan tareas y reorganizan procesos. En este contexto, el banco observa señales de un posible punto de inflexión en la adopción corporativa, lo que sugiere que la IA está pasando de una fase experimental a otra de implantación más amplia dentro de las organizaciones.
El banco añade que existe “fuerte evidencia de que el ritmo de mejora de las capacidades de la IA es no lineal“, es decir, que no avanza de forma gradual sino mediante saltos que amplían rápidamente lo que esta tecnología puede hacer. A su juicio, el mercado podría estar infravalorando la velocidad de este progreso y sus implicaciones, tanto en términos de productividad como de transformación de los modelos operativos de las empresas.
Las compañías encuestadas también han detectado un incremento medio del 11,5% en la productividad neta gracias a esta tecnología, aunque para que el impacto agregado sea mayor será necesaria una adopción más intensa.
Asimismo, la firma prevé que el mercado del reciclaje laboral crezca con rapidez: el 27% de los empleados ha sido reentrenado en los últimos doce meses, el mayor grupo dentro del estudio.
En este contexto, recomienda vigilar especialmente los datos de empleo —como los desglosados por edad, tipo de trabajo o sector— para detectar señales de disrupción laboral derivada de la inteligencia artificial.
UN TEMOR CRECIENTE
Este informe de Morgan Stanley coincide con un momento de creciente preocupación en el mercado por el impacto de la IA sobre el empleo.
Recientemente, la nueva herramienta de automatización de la empresa Anthropic desencadenó una fuerte venta masiva que borró cerca de 285.000 millones de dólares en capitalización bursátil, tras el desplome de compañías de software, servicios financieros y gestión de activos. El impacto se dejó sentir tanto en Wall Street como en Europa.
A esto se sumó el acuerdo de Insurify con OpenAI para lanzar una aplicación dentro de ChatGPT que permite buscar y comparar seguros de automóvil directamente desde la plataforma. Tras el anuncio, las acciones de Mapfre y otras aseguradoras europeas registraron descensos en bolsa.
Según los analistas, estos movimientos reflejan el temor a una posible “desintermediación generalizada”, es decir, que los asistentes de inteligencia artificial puedan realizar funciones como la evaluación de riesgos y coberturas, lo que podría erosionar los modelos de negocio del sector y destruir empleo.
