Más barato que un robot

Daniel tiene 23 años, trabaja 14 horas diarias y posee una ventaja competitiva que nadie debería envidiar: es más barato que la tecnología que podría aliviar su labor.

Llegó a Bogotá como migrante y encontró empleo en un pequeño parqueadero informal de la carrera Décima. Entre gases de escape, ruido e inseguridad, recibe carros, cobra y vigila. Gana menos del salario mínimo. Difícilmente teme a Optimus, el robot humanoide que desarrolla Tesla.

Su empleador probablemente preferiría seguir pagándole poco antes que invertir en automatización. Daniel es un personaje ficticio; la lógica económica que ilustra merece tomarse muy en serio.

Escribo desde París, al terminar unas sesiones de la Ocde sobre inteligencia artificial y el futuro del trabajo. Entre conversaciones sobre algoritmos, agentes autónomos y productividad, vuelvo mentalmente a Bogotá. Me cuesta apartar una pregunta: ¿para qué estamos preparando a las máquinas y qué destino estamos reservando a quienes trabajan?

Durante décadas, la robótica prometió asumir las tres D (dirty, dull and dangerous): los trabajos sucios, aburridos y peligrosos. La idea era liberarnos de las tareas que desgastan el cuerpo o amenazan la vida. La IA generativa ha seguido un recorrido inesperado: llegó con extraordinaria rapidez al escritorio, a la programación, al análisis y a la creación, mientras muchas de aquellas labores físicas siguen casi intactas. El progreso tomó una dirección que pocos habíamos imaginado.

Las cifras obligan a precisar la paradoja. Un estudio de 2024 de la OIT y el Banco Mundial estimó que entre 26% y 38% de los empleos latinoamericanos estaban expuestos a la IA generativa, pero solo entre 2% y 5% enfrentaban un riesgo potencial de automatización completa con las capacidades examinadas entonces. Transformar tareas no equivale a eliminar puestos. La tecnología también amplía capacidades humanas, abre oportunidades y hace más productivas muchas ocupaciones.

El punto crítico aparece al pasar de lo técnicamente posible a lo económicamente conveniente. Automatizar exige equipos, financiación, mantenimiento, energía y nuevas competencias. Para aquel parqueadero, un sistema digital de acceso y cobro sería mucho más plausible que un humanoide. Pero incluso esa inversión puede parecer innecesaria si contratar a alguien por muy poco dinero mantiene bajos los costos inmediatos. Lo que conviene al flujo de caja de un negocio no siempre mejora la productividad del conjunto.

No es una intuición aislada. En julio de 2026, McKinsey estimó que 57% de las horas de trabajo en 15 economías latinoamericanas podrían automatizarse técnicamente con herramientas disponibles. Advirtió, sin embargo, que los salarios relativamente bajos y el costo de la robótica frenan su adopción. Ese porcentaje describe tareas y horas potencialmente automatizables, no empleos que desaparecerán.

Ahí surge nuestra paradoja más incómoda. El trabajador peor pagado puede quedar temporalmente al margen del reemplazo, precisamente porque su precariedad hace menos rentable sustituirlo. A la vez, un profesional con años de formación descubre que parte de su trabajo intelectual ya puede realizarse mediante software. El futuro llega a unos como amenaza; a otros, como una promesa que nunca se cumple. Ninguna de las dos situaciones equivale a una verdadera protección.

Esta lógica tiene consecuencias para nuestras empresas. Cuando los salarios muy bajos reducen el incentivo a invertir en equipos, procesos y formación, se postergan mejoras productivas. Y sin aumentos sostenidos de productividad también resulta más difícil elevar las remuneraciones. La Ocde calcula que la productividad laboral de América Latina y el Caribe apenas creció, en promedio, 0,9% anual entre 1991 y 2024, frente a 1,2% de sus países miembros. No todo ese rezago se explica por el costo laboral: pesan la informalidad, la inversión insuficiente, la estructura productiva y otras barreras.

En el mediano plazo, los agentes autónomos, la robótica más accesible y una eventual inteligencia artificial general podrían alterar otra vez los cálculos. No sabemos cuándo llegará la AGI, ni hasta dónde alcanzará. Sí sabemos que una economía no se prepara para competir aplazando indefinidamente su modernización.

¿Y qué queda de lo humano en todo esto? Mucho más que la capacidad de producir textos o ejecutar movimientos: juicio, vínculos, conciencia del otro, posibilidad de elegir una vida. Daniel merece algo más que conservar su puesto: tiempo, seguridad y la posibilidad de elegir su camino. Y quizás el costo más alto para América Latina no sea el robot que nunca compramos, sino el futuro que dejamos de construir porque su trabajo nos resultaba demasiado barato.