Cada cierto tiempo vuelve la misma alarma: que la inteligencia artificial o la robótica van a dejar sin empleo a millones de personas en los próximos años. Es un titular eficaz, con la ventaja adicional de resultar verificable solo a largo plazo, cuando ya nadie recuerda quién lo predijo. Pero la evidencia disponible, leída con cuidado, cuenta una historia distinta y menos cinematográfica: lo que la automatización transforma no son los empleos completos, sino las tareas que los componen; y mientras esa transformación avanza, nada garantiza que la mayor eficiencia que produce se traduzca en mejores salarios para quien sigue trabajando. Es un proceso lento, desigual y —esto es lo que vuelve interesante mirarlo desde Paraguay— difícil de medir incluso para quienes tienen la obligación institucional de hacerlo.
La pregunta mal hecha: ¿empleos o tareas?
La Organización Internacional del Trabajo y el instituto polaco NASK publicaron en mayo de 2025 un índice global de exposición ocupacional a la inteligencia artificial generativa, construido a partir de casi 30.000 tareas laborales analizadas con validación experta y microdatos armonizados. El hallazgo central ya corrige la premisa de la alarma inicial: una cuarta parte del empleo mundial se ubica en ocupaciones potencialmente expuestas a la IA generativa, proporción que sube a 34% en países de altos ingresos. Pero el propio informe aclara el límite de esa cifra: "la automatización completa de los puestos de trabajo, sin embargo, sigue siendo limitada, ya que muchas tareas, aunque se realizan de forma más eficiente, siguen requiriendo participación humana" ("Full job automation, however, remains limited, since many tasks, though done more efficiently, continue to require human involvement").
El mismo informe aporta un dato que rara vez aparece en la discusión pública: la exposición no se distribuye igual entre géneros. "En los países de altos ingresos, los empleos con mayor riesgo de automatización representan el 9,6% del empleo femenino, un contraste marcado con el 3,5% en el caso de los hombres" ("In high-income countries, jobs at the highest risk of automation make up 9.6 per cent of female employment - a stark contrast to 3.5 per cent of such jobs among men"). La explicación no es misteriosa: los trabajos administrativos y de oficina, históricamente feminizados, concentran buena parte de las tareas más automatizables. El informe no ofrece ese desglose para países de ingresos medios como Paraguay, así que no podemos extender la cifra — pero la lógica de concentración ocupacional por género sí es un punto de partida razonable para mirar qué ocupaciones locales quedan más expuestas.
La productividad que no se encuentra con el salario
Si la automatización efectivamente vuelve más eficiente el trabajo, la pregunta lógica es qué pasa con esa ganancia de eficiencia. En Paraguay, responder eso es más difícil de lo que debería. No existe una serie pública que cruce directamente productividad laboral y salario real en un mismo instrumento: son dos mediciones que corren por separado, producidas por organismos distintos, con metodologías y períodos que no coinciden.
Por el lado del salario, el Observatorio Laboral del MTESS reportó en junio de 2026 que "el ingreso laboral promedio creció 13,0% en términos nominales y 5,1% en términos reales" entre el cuarto trimestre de 2023 y el cuarto trimestre de 2025. Pero ese promedio esconde diferencias: "los ingresos de los empleados/obreros privados aumentaron 9,5% en términos nominales y 1,8% en términos reales" — bastante por debajo del promedio general, justamente en la categoría donde más impacta la automatización de tareas rutinarias.
Por el lado de la productividad, el Banco Central del Paraguay mide la Productividad Total de los Factores (PTF), que "aumentó aproximadamente 6% durante la última década; muy por debajo del promedio de 22% de la región". Son dos piezas de información reales, de fuente oficial, que miden dos mitades del mismo fenómeno sin que ninguna institución las junte en un solo reporte. Esa fragmentación no es un detalle técnico menor: es, en sí misma, parte del diagnóstico. Cuando una sociedad no tiene cómo responder con precisión si el trabajo se volvió más eficiente y si esa eficiencia llegó al bolsillo de quien trabaja, esa ausencia de medición dice tanto como cualquier cifra que pudiera encontrarse. El mismo problema de fondo —el trabajo formal que deja de garantizar bienestar aunque cumpla todos los requisitos— ya se exploró en Trabajo estable en crisis: cuando la formalidad ya no protege, desde el ángulo de la informalidad y el salario mínimo.
Una política sin diagnóstico: la brecha de habilidades digitales
Otro punto ciego conecta con el anterior. En junio de 2026, el MTESS presentó ante la CEPAL líneas de acción sobre competencias laborales frente a la inteligencia artificial, y el Estado paraguayo ya opera una plataforma de empleo digital (postulaciones.mitic.gov.py) pensada, entre otras cosas, para intermediar perfiles laborales en un mercado que exige cada vez más competencias digitales. Existe entonces una política pública activa. Lo que no existe, hasta donde pudimos verificar, es un balance estadístico público que mida la brecha real entre la demanda de habilidades digitales del mercado y la oferta de la fuerza laboral paraguaya. Se actúa sobre un problema que se intuye, no sobre uno que se ha medido con series comparables en el tiempo. No es necesariamente un error de gestión: es, otra vez, un síntoma de la dificultad estructural de medir en tiempo real un fenómeno que cambia más rápido que los instrumentos oficiales diseñados para observarlo.
Cuando una cifra global se vuelve local: el caso de los 800.000 empleos
En 2024, el Banco Interamericano de Desarrollo publicó un índice llamado GENOE para estimar la probabilidad de reemplazo laboral por inteligencia artificial a nivel global. Sus propios autores fueron cautos: "nuestros hallazgos indican que la probabilidad promedio de reemplazo laboral se estima en 0,28 para el próximo año, aumentando a 0,38 y 0,44 a cinco y diez años, respectivamente" ("Our findings indicate that the average likelihood of job replacement is estimated at 0.28 in the next year, increasing to 0.38 and 0.44 over the next five and ten years, respectively"). Es un índice global: no contiene ninguna cifra específica para Paraguay.
Sin embargo, en septiembre de 2025, en un evento por los 25 años de la Cámara de Empresas Maquiladoras del Paraguay, el representante del BID en el país, Alonso Chaverri Suárez, afirmó que ese índice señalaba que unos 800.000 puestos de trabajo paraguayos estarían expuestos a la inteligencia artificial durante ese año. La cifra fue recogida por la prensa local y, desde entonces, circula como si fuera un hallazgo del informe técnico del BID. No lo es: es una extrapolación oral, hecha en un evento, que no aparece en el documento original. El propio Chaverri matizó su alcance en esa misma intervención: "hablamos de exposición y no reemplazo. Exponerse es adaptarse". Este recorrido —de un índice global, cauteloso y con intervalos de probabilidad, a una cifra redonda que circula sin ese contexto— es en sí mismo un ejemplo de cómo se construye la ansiedad tecnológica: no necesariamente con datos falsos, sino con datos reales que pierden matices en cada traslado.
Lo que el mito oculta
Puestas una al lado de la otra, estas cuatro piezas —exposición ocupacional desigual por género, productividad y salario que no se encuentran en ningún reporte oficial, política de habilidades digitales sin diagnóstico estadístico público, y una cifra de impacto local que no proviene del documento que supuestamente la respalda— arman una historia distinta a la del titular que dispara la alarma. La automatización no amenaza con vaciar el mercado laboral de un día para otro. Lo que hace, de forma más silenciosa, es reorganizar tareas dentro de los empleos que sobreviven, sin ninguna garantía de que esa reorganización reparta mejor sus beneficios. Esa redistribución desigual del trabajo ya automatizado, y de quién decide cómo se automatiza, es justamente el terreno que recorre Trabajo bajo algoritmo: cuando el jefe no es una persona. El mito de la desaparición total del trabajo distrae de la pregunta más incómoda y más difícil de responder con datos: quién se beneficia de que el trabajo, tarea por tarea, se vuelva más eficiente.
Fuentes
Organización Internacional del Trabajo y NASK, "Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure", 20 de mayo de 2025. Comunicado de prensa: ilo.org. Traducción de las citas al español no oficial, realizada para este artículo.
MTESS, Observatorio Laboral, "Reporte Técnico: Ingresos Laborales y Salario Mínimo en Paraguay", junio de 2026, p. 4 y p. 6. Elaboración propia a partir de microdatos de la EPHC-INE y anexo económico del BCP. Enlace al informe.
Banco Central del Paraguay, "Estimación de la Productividad Total de los Factores", repositorio institucional del BCP. Cita obtenida vía investigación de verificación (DeepSeek); no se confirmó enlace directo al documento, pendiente de verificación adicional.
MTESS, presentación ante la CEPAL sobre competencias laborales frente a la inteligencia artificial, junio de 2026; plataforma de empleo digital postulaciones.mitic.gov.py. No se encontró balance estadístico público de brecha de habilidades digitales asociado a esta política.
Benítez, M. y Parrado, E., "Mirror, Mirror on the Wall: Which Jobs Will AI Replace After All? A New Index of Occupational Exposure", Documento de trabajo del BID N.º 1624, 27 de agosto de 2024. DOI: 10.18235/0013125. Traducción de la cita al español no oficial, realizada para este artículo.
Última Hora, "BID: 800.000 empleos de Paraguay estarán expuestos a la IA en el 2025", 29 de septiembre de 2025. Enlace a la nota. Declaración oral de Alonso Chaverri Suárez (BID Paraguay) reportada por prensa; no corresponde a una cifra del documento técnico del BID.
