La misma tecnología, dos destinos: por qué la IA libera a unos y precariza a otros

Adam Smith describió en el siglo XVIII una economía de individuos que comerciaban directamente entre sí. Dos siglos de producción en masa transformaron a esos individuos en empleados asalariados de grandes corporaciones. Y hoy, con la digitalización y la inteligencia artificial, estamos cerrando el círculo: cada vez más personas vuelven a trabajar por cuenta propia, por proyectos, conectadas a través de plataformas digitales a un mercado global de trabajo.

Este fenómeno —el trabajo en red, la economía gig, el freelancing masivo— suele presentarse de dos formas opuestas y ambas incompletas. Para algunos es la liberación definitiva del trabajador. Para otros, la precarización total. La verdad es más incómoda: es ambas cosas al mismo tiempo, dependiendo de quién seas.

El mismo modelo, dos experiencias radicalmente distintas

El paper de Stela Lupushor y Alex Fradera sobre el futuro del trabajo describe esta bifurcación con precisión. Para el trabajador con habilidades escasas y especializadas, el trabajo en red es genuinamente empoderador. No es alguien forzado a la temporalidad —es alguien que la elige. Investigaciones citadas en ese trabajo muestran que la mayoría de los trabajadores independientes altamente calificados no quieren volver al empleo tradicional. Son expertos que las empresas contratan no como solución barata, sino como «armas contratadas» para resolver problemas específicos. Están en el asiento del conductor: eligen sus clientes, negocian sus tarifas, construyen su reputación.

Para el trabajador cuyas tareas pueden expresarse en reglas programables y requieren habilidades moderadas, la misma estructura produce el efecto contrario. Su trabajo se subasta al mejor postor —o más bien, al más barato. Compite globalmente con personas dispuestas a cobrar menos. No tiene seguro de salud, ni seguro de cesantía, ni la protección que el empleo tradicional ofrecía. Y carga con riesgos que antes asumía el empleador: la capacitación, la estabilidad, la previsión.

La misma tecnología. El mismo modelo económico. Dos destinos opuestos. Y lo que determina de qué lado caes no es tu esfuerzo ni tu voluntad —es, en gran medida, tu punto de partida: qué habilidades tienes, a qué redes accedes, qué formación pudiste costear.

Por qué esto importa más ahora

Durante mucho tiempo, esta bifurcación afectó a un segmento relativamente pequeño de la fuerza laboral. La mayoría tenía empleo estable y solo una minoría vivía del trabajo por proyectos. Eso está cambiando.

A medida que la IA automatiza tareas y las empresas reorganizan cómo se hace el trabajo, más personas van a encontrarse en la situación del trabajo en red —quieran o no, estén preparadas o no. El paper lo advierte con claridad: a medida que el trabajo tradicional cede terreno al trabajo en red, más gente va a caer en esa dinámica sin tener el perfil ni las condiciones para prosperar en ella.

Y aquí es donde la conversación suele detenerse, en el diagnóstico. Pero hay algo más importante que decir.

Lo que el trabajador puede hacer antes de que la decisión la tomen otros

Existe una tendencia a asumir que la incorporación de IA y automatización es algo que simplemente les ocurre a los trabajadores —que el dueño decide, implementa, y al resto solo le queda adaptarse o quedar fuera. Esa pasividad es, en sí misma, parte del problema.

Porque hay un margen de acción real que la mayoría de los trabajadores no está usando. Y la evidencia internacional de los últimos meses lo demuestra.

En Europa, el primer dictamen institucional sobre IA y empleo, aprobado en 2025, establece un principio que debería ser obvio pero no lo es: el impacto de la IA no es neutral, y su desarrollo depende de las decisiones que se tomen sobre cómo implementarla. No es la tecnología la que decide si te precariza o te potencia. Son las decisiones humanas sobre cómo se despliega. Y en esas decisiones, los trabajadores pueden y deben participar.

En junio de 2026, líderes empresariales y sindicales de España se reunieron para abordar exactamente esto: cómo la IA está transformando el trabajo y por qué se necesita un enfoque conjunto —no impuesto desde arriba— para que todos se beneficien de la transformación. La idea de fondo es simple: los trabajadores que participan en cómo se implementa la tecnología en su organización obtienen mejores resultados que los que simplemente la reciben.

Esto no es solo tarea de sindicatos. Es algo que cualquier trabajador puede empezar a hacer en su propia organización:

Entender antes de aceptar. Cuando una empresa anuncia que va a incorporar IA, el trabajador informado pregunta: ¿para qué exactamente? ¿Para amplificar lo que hacemos o para reemplazarnos? ¿Qué datos va a usar? Esas preguntas no son obstruccionismo —son participación legítima en una decisión que afecta directamente a quien trabaja.

Proponer en lugar de esperar. Quien conoce su trabajo desde adentro sabe mejor que nadie qué tareas vale la pena automatizar y cuáles requieren criterio humano. Ese conocimiento es valioso y debería estar en la mesa cuando se diseña la implementación, no descubrirse después de que ya se decidió mal.

Organizarse para tener voz. Un trabajador solo tiene poco margen. Un grupo de trabajadores que plantea colectivamente cómo debería incorporarse la tecnología tiene mucho más. No se trata necesariamente de confrontación —se trata de estar en la conversación antes de que las decisiones estén tomadas.

Documentar el valor humano. En un entorno donde todo se mide, el trabajador que puede mostrar concretamente qué aporta —qué problemas resuelve, qué relaciones sostiene, qué criterio ejerce— está en mejor posición para negociar su lugar en la organización transformada.

Lo que está realmente en juego

La transformación del trabajo hacia el modelo en red no es intrínsecamente buena ni mala. Es una herramienta que puede empoderar o precarizar según cómo se implemente y quién participe en definir esa implementación.

El error más grande que puede cometer un trabajador hoy es asumir que no tiene nada que decir —que la IA es un fenómeno que le ocurre, como el clima, y ante el cual solo puede resignarse o huir. Esa resignación es exactamente lo que permite que la transformación se diseñe sin considerar a las personas que la van a vivir.

La tecnología no decide sola. Las organizaciones que la implementan tampoco deberían decidir solas. Y la diferencia entre una transformación que dignifica el trabajo y una que lo degrada se juega, en buena parte, en si los trabajadores toman o no el espacio de participación que legítimamente les corresponde.

Ese espacio existe. La pregunta es quién lo va a ocupar.

Fuentes:

• Lupushor, S. & Fradera, A. — The Future of Work: Datafication, Digitisation and Disintermediation. reframe.work
• Comité Económico y Social Europeo (CESE) — Dictamen «Por una inteligencia artificial positiva para las personas trabajadoras» (2025)
• Confederación Sindical Internacional (CSI) — Artificial Intelligence: What are the implications for trade unions? (octubre 2025): https://ituc-csi.org/Artificial-Intelligence-What-are-the-implications-for-trade-unions – https://ituc-csi.org/Artificial-Intelligence-What-are-the-implications-for-trade-unions
• Encuentro ‘Tejer redes’ sobre diálogo social, IA y el futuro del trabajo, Madrid (junio 2026).
• OIT — Cómo fortalecer la resiliencia sindical en 2026: https://www.ilo.org/es/resource/articulo/como-fortalecer-la-resiliencia-sindical-en-2026