AI adoption and the future of work: La adopción de IA generó una pérdida neta de empleo de 5% y una mejora de productividad de 9.6% en cinco sectores expuestos a la IA

Visión general

Esta encuesta AlphaWise analiza cómo la IA está afectando al empleo, la productividad, los casos de uso, la gobernanza y los desafíos de implementación en bancos, software y servicios, hardware y equipos tecnológicos, semiconductores y servicios profesionales de cinco países. El informe encuentra ganancias de eficiencia cuantificables junto con una importante reasignación de personal y espera que los beneficios de productividad aumenten durante el próximo año.

Perspectivas principales

La segunda encuesta AlphaWise de Morgan Stanley abarcó a 808 profesionales con conocimiento detallado de la estrategia e implementación de IA corporativa en Estados Unidos, Reino Unido, Alemania, Japón y Australia. La muestra se limitó a empresas de cinco sectores expuestos a la IA que habían implementado o desarrollado soluciones de IA durante al menos 12 meses y planeaban continuar durante el año siguiente. Las empresas reportaron una pérdida neta media de 5% de las posiciones durante los 12 meses previos, lo que indica que la adopción de IA ya está transformando las plantillas entre los adoptantes más avanzados. Los efectos brutos sobre la plantilla fueron mucho mayores que la cifra neta: se eliminó 12% de los puestos y otro 15% de las posiciones no se cubrió, para un total de 27%. Esto se compensó parcialmente con 22% de nuevas contrataciones, mientras que 25% de los empleados fue recapacitado y 16% reasignado; solo 11% de las posiciones no se vio afectado por la adopción de IA. Japón reportó la mayor pérdida neta de empleo, de 10%, seguido por Reino Unido con 6%, Estados Unidos con 5% y Australia con 4%, mientras que Alemania fue el único mercado con una ganancia neta de 1%. Alemania también tuvo la menor proporción de puestos eliminados o no cubiertos, de 21%, la menor tasa de eliminaciones, de 9%, y la mayor proporción de recapacitación, de 27%. Los resultados variaron de forma sustancial por sector. Los semiconductores registraron la mayor pérdida neta de posiciones, de 8%, y la mayor proporción combinada de eliminaciones y puestos no cubiertos, de 29%; el sector también lideró en reasignación, lo que indica que el ajuste de plantilla no fue solo una reducción de personal. Software y servicios tuvo una pérdida neta de 7%, hardware tecnológico de 5%, servicios profesionales de 4% y bancos la menor, de 3%. No obstante, los bancos registraron 25% de posiciones eliminadas o no cubiertas frente a 23% de nuevas contrataciones, y la recapacitación fue particularmente destacada en el sector. El informe identifica una exposición desigual entre los grupos de trabajadores. Los empleados offshore fueron los más afectados por posiciones eliminadas o no cubiertas, con 41%, seguidos por empleados permanentes con 38% y empleados contratados o temporales con 26%. El impacto difirió por sector: los puestos offshore estuvieron más expuestos en bancos y software y servicios, mientras que los trabajadores permanentes estuvieron más expuestos en semiconductores. Los empleados con entre dos y 10 años de experiencia concentraron la mayor parte de eliminaciones y puestos no cubiertos, 35% en ambas categorías; dentro de ese grupo, quienes tenían entre dos y cinco años fueron especialmente afectados, con 18% de las eliminaciones y 19% de los puestos no cubiertos. Sin embargo, este grupo también fue central en el ajuste: los empleados con entre dos y 10 años de experiencia representaron 41% de las contrataciones, 39% de la recapacitación y 40% de las reasignaciones. De cara al futuro, 72% de las empresas señaló que es más probable que contrate candidatos con entre seis y 10 años de experiencia, y 65% candidatos con entre dos y cinco años, mientras que la contratación de graduados podría situarse en torno a 40%. Las ganancias de productividad reportadas ofrecen el contrapeso a los efectos sobre la plantilla. La productividad neta aumentó 9.6% en promedio durante los últimos 12 meses. Reino Unido lideró los países con 10.3%, seguido por Estados Unidos con 10.2%; Alemania fue el menor con 8.4%. Software y servicios lideró los sectores con 10.4%, seguido por bancos con 10.0%, servicios profesionales con 9.6%, hardware tecnológico con 8.6% y semiconductores con 8.2%. Las empresas con menos de 50 empleados registraron la mayor mejora, de 11.3%, mientras que las empresas con ingresos de 2025 inferiores a $1 million reportaron 13.3%, aunque el informe advierte sobre bases bajas en algunas categorías de ingresos menores. El desarrollo de TI/software fue el principal ámbito de mejora de productividad en países, tamaños de empresa, tramos de ingresos y niveles de madurez de adopción de IA. Los servicios profesionales fueron una excepción parcial, donde atención al cliente/soporte fue citado por 52%, por encima de desarrollo de TI/software con 49% y asuntos legales y cumplimiento con 48%. La implementación de IA ya no es incipiente para esta muestra: las empresas llevaban un promedio de 2.9 años implementando soluciones de IA y 35% lo había hecho durante más de tres años. Japón tuvo la mayor duración media de implementación, de 3.1 años, y Estados Unidos la menor, de 2.7 años. Bancos, hardware tecnológico y semiconductores promediaron tres años de implementación, frente a 2.8 años en servicios profesionales. Las empresas de mayor tamaño y mayores ingresos generalmente tenían historiales de adopción más largos. El informe también documenta casos de uso concretos: banca personalizada e información de clientes en bancos; búsqueda y automatización del desarrollo de software en software y servicios; búsqueda y paneles de inteligencia de negocio mejorados con IA en hardware tecnológico; automatización de pruebas de semiconductores en semiconductores; y búsqueda, generación automatizada de contenido y resumen automatizado en servicios profesionales. Las empresas esperan que la productividad neta vinculada a IA aumente 11.7% en promedio durante los próximos 12 meses. Japón tuvo la mayor expectativa por país, de 12.3%, seguido por Estados Unidos con 12.1%; las expectativas sectoriales oscilaron entre 10.9% en hardware tecnológico y 12.2% en servicios profesionales. Las empresas con solo un año de implementación de IA esperaban la mayor ganancia del próximo año, de 15.7%. El desarrollo de TI/software volvió a ser el ámbito donde se espera la mayor mejora de productividad en la mayoría de los grupos, aunque las empresas de menores ingresos esperaban que el marketing liderara. Se esperaba que los empleados offshore siguieran siendo el grupo con mayor probabilidad de tener posiciones eliminadas o no cubiertas, mientras que los empleados permanentes serían los más expuestos en Estados Unidos, Japón, semiconductores y servicios profesionales. Las restricciones de implementación y la gobernanza siguen siendo centrales para la interpretación del informe. La preparación y el acceso a datos, la escasez de habilidades de IA, la integración de sistemas heredados y los riesgos de confianza, seguridad, privacidad y reputación fueron desafíos recurrentes. La seguridad, la integración de sistemas heredados, la preparación de datos y la escasez de habilidades fueron todos problemas principales para los bancos; los encuestados de semiconductores destacaron especialmente el riesgo de confianza, seguridad, privacidad y reputación. La mayoría de los encuestados ya reportó medidas de gobernanza: 93% tenía una política de IA responsable, compuesta por 54% de políticas integrales y 39% de políticas focalizadas. En todos los mercados, 53% consideró a las personas principalmente como socios colaborativos que complementan las respuestas de IA con juicio humano, mientras que 33% prefería un papel de supervisión centrado en el uso responsable, el cumplimiento y la gestión de riesgos.

Marco de análisis

El informe utiliza una encuesta corporativa de cinco países para comparar resultados laborales impulsados por IA, ganancias de productividad, casos de uso, madurez de adopción, gobernanza y obstáculos de implementación. Analiza los resultados por país, sector, tamaño de empresa, ingresos, tipo de empleado, experiencia laboral y años de implementación de IA, y contrasta los últimos 12 meses con las expectativas para los próximos 12 meses.

Notas metodológicas

• OtroOtro

  Encuesta corporativa AlphaWise sobre adopción de IA

  Morgan Stanley encuestó en abril de 2026 a 808 profesionales cuyas empresas llevaban al menos un año implementando o desarrollando IA. La encuesta compara resultados autodeclarados de empleo, productividad y adopción entre países y sectores.

• Marco de fundamentales corporativos y finanzasAnálisis de calidad de los beneficios

  Seguimiento de KPI de resultados empresariales

  El informe evalúa los resultados de IA mediante indicadores como calidad y precisión, productividad y tiempo ahorrado, impacto financiero o ROI y otros KPI operativos, en lugar de basarse solo en los cambios de empleo.

Datos clave

• Muestra de la encuesta808 online interviewsRealizada en abril de 2026 en cinco países y cinco sectores expuestos a la IA
• Cambio neto medio de plantilla-5%Pérdida neta media de posiciones durante los 12 meses previos
• Posiciones eliminadas o no cubiertas27%Compensadas parcialmente por 22% de nuevas contrataciones
• Ganancia de productividad neta en los últimos 12 meses9.6%Aumento medio reportado por la implementación de IA
• Ganancia de productividad neta esperada en los próximos 12 meses11.7%Expectativa media de las empresas
• Pérdida neta de empleo en Japón10%La mayor pérdida neta a nivel de país
• Pérdida neta de empleo en semiconductores8%La mayor pérdida neta a nivel sectorial
• Adopción de políticas de IA responsable93%54% de políticas integrales y 39% de políticas focalizadas

Impacto e implicaciones

El informe indica que la adopción de IA ya está cambiando la composición de las plantillas, en lugar de limitarse a reducir empleos: la recapacitación, la reasignación y la contratación selectiva coexisten con las eliminaciones y los puestos no cubiertos. También sugiere que los beneficios de productividad se están ampliando y se espera que se aceleren, pero su materialización sigue ligada a la preparación de datos, las habilidades, la integración de sistemas heredados, la seguridad y la gobernanza.

Riesgos

• La preparación y el acceso a datos pueden limitar el despliegue de IA y sus resultados.
• La escasez de habilidades y experiencia en IA sigue siendo un desafío de adopción reportado.
• La integración de sistemas heredados y flujos de trabajo puede obstaculizar la implementación.
• Los riesgos de confianza, seguridad, privacidad, reputación, alucinaciones y precisión factual pueden limitar la adopción.
• Algunos subgrupos pequeños por sector, tamaño de empresa e ingresos tienen bases de encuesta bajas.

Aspectos que vigilar

• Si se materializan las ganancias de productividad de 11.7% reportadas para los próximos 12 meses.
• La persistencia de la presión sobre la plantilla de empleados offshore y trabajadores con entre dos y 10 años de experiencia.
• Si la disrupción laboral en semiconductores sigue siendo mayor que en otros sectores encuestados.
• Los avances en preparación de datos, talento de IA, integración de sistemas heredados y adopción de políticas de IA responsable.