En tu vecindario: empleos, crecimiento y la carrera en la que realmente estamos

John Mauldin

La semana pasada examinamos el agua y los cables. Esta semana abordamos la objeción que más asusta a la gente: que la IA, y los centros de datos que la hacen funcionar, vienen por sus empleos. Este argumento es distinto de los debates sobre agua y energía porque no es tanto una disputa sobre hechos como una proyección, y las proyecciones sobre tecnología y empleo tienen un largo historial, poco distinguido, de equivocarse en ambas direcciones. Así que separaremos lo que la gente cree hoy de lo que muestran hoy los datos, y luego veremos por qué el argumento sobre empleo, incluso cuando tiene fundamento, apunta a construir más centros de datos y no menos.

Lo que la gente cree

Los datos de sentimiento son realmente llamativos y no deben minimizarse. Según las encuestas de Pew Research Center, el cambio más notable está entre los jóvenes: por primera vez desde que Pew comenzó a seguir esta pregunta en 2021, una mayoría de adultos menores de 30 años (55%) dice estar más preocupada que entusiasmada por la IA, colocándolos al nivel de —y en algunos casos por encima de— todos los demás grupos de edad, incluidos los mayores de 65.

Geoffrey Hinton, el premio Nobel conocido como el padrino de la IA, ha dicho públicamente que la gente debería "train to be a plumber." Un informe de LinkedIn encontró que entre 55% y 65% de los trabajadores de la Generación Z en EE. UU., Reino Unido, Alemania y Francia ahora dicen que los oficios calificados ofrecen más sentido que un trabajo de oficina tradicional. Esta es una respuesta real y racional ante una incertidumbre real, y fingir lo contrario sería otra forma de desinformación.

La encuesta de Pew también confirma que el pesimismo sobre la IA quitando empleos es amplio: 71% de los estadounidenses cree que habrá menos empleos debido a la IA en el futuro, frente a 64% apenas un año antes.

Lo que realmente muestran los datos

Sin embargo, creencias y resultados son cosas distintas, y por ahora los datos duros del mercado laboral no acompañan ese pesimismo.

The Yale Budget Lab, usando un enfoque riguroso de diferencias en diferencias que compara ocupaciones expuestas a la IA con otras similares no expuestas, encontró que, en su análisis más reciente, la participación del empleo en trabajos expuestos a la IA se ha movido en una magnitud "close to zero" y no puede distinguirse estadísticamente de ningún cambio en absoluto. Los salarios tampoco mostraron una divergencia significativa. Quizá lo más revelador es que el estudio no encontró un aumento inusual en los trabajadores que cambian de ocupación, precisamente lo primero que cabría esperar si la IA estuviera desplazando a la gente de forma importante y a gran escala. Su conclusión: "AI is probably not (yet) the reason for labor market weakening." Nótese el "yet". Esta es una pregunta abierta, no cerrada, y todos seguiremos atentos a los datos.

Un análisis complementario de MIT Technology Review, con datos de la Bureau of Labor Statistics, encontró algo que va directamente contra la narrativa popular: la tasa de desempleo de los trabajadores en las ocupaciones más expuestas a la IA es en realidad más baja que la de los trabajadores en ocupaciones menos expuestas. Según datos del Census, solo alrededor de una de cada cinco empresas usa hoy IA en alguna función de negocio, un recordatorio útil de cuánto ha superado la retórica de que "la IA está en todas partes" a la adopción corporativa real. Y un gráfico que ha circulado del economista jefe de Apollo, Torsten Slok, ilustra el punto con claridad en una industria que durante años se ha dicho que la IA devastaría: el empleo asalariado en agencias de viajes en EE. UU. hoy se encuentra casi exactamente donde estaba antes de la pandemia. En palabras de Slok, "still no sign of AI lowering employment in travel agencies."

Hay excepciones que merecen atención, porque un caso unilateral no vale mucho. Investigadores de Stanford encontraron una caída real de 16% en la contratación de nivel inicial dentro de campos expuestos a la IA, como desarrollo de software, para trabajadores de 22 a 25 años, un efecto que se ha ido intensificando durante 2025. El desempleo de los recién graduados universitarios ronda 5.6%, el nivel más alto desde la pandemia y, antes de eso, desde la recesión de 2008. Eso es un costo genuino que está pagando un segmento específico de la fuerza laboral: nuevos graduados que intentan entrar en un pequeño número de campos de oficina donde la IA es buena para las tareas de "codified knowledge" con las que antes se iniciaba un empleado junior. No es evidencia del apocalipsis laboral que prometen los titulares, pero sí es real y merece una respuesta de política pública real: aprendizajes, nuevas vías de contratación, algo; no un simple "don't worry about it."

En realidad, esto es más preocupante de lo que parece a primera vista. Son esos empleos de nivel inicial donde los nuevos graduados y los trabajadores jóvenes aprenden a funcionar dentro de una empresa. Son la materia prima de futuros puestos de gestión y de la expansión. Así como una economía necesita más trabajadores cada año para crecer, las empresas necesitan jóvenes que puedan ser formados para posiciones con más responsabilidad. Sí, se puede contratar desde fuera, pero entonces se está canibalizando el crecimiento de otra compañía.

La mayoría aprendimos los fundamentos básicos del trabajo cuando éramos jóvenes: llegar a tiempo, ser productivos, responder a instrucciones, aprender más y contribuir a un equipo. Eso se convirtió en el trampolín para ser más productivos. Esa es una de las razones por las que los empleadores quieren conocer su historial laboral: qué ha aprendido y cómo ha rendido. Si 16% de los trabajadores en campos relacionados con la IA ya no está allí, eso significa menos capacitación en el trabajo. A la vez, si esos empleos no van a existir en el futuro, no tiene sentido formar personas para ellos. Es una paradoja cuya respuesta no sabremos por mucho tiempo.

Hay un segundo dato, más silencioso, que merece atención: Gallup encuentra que, entre los trabajadores cuyos empleadores sí han implementado IA, el nivel de compromiso es ocho puntos más alto entre los usuarios semanales de IA que entre los no usuarios (39% frente a 31%), y cuando la gerencia combina la adopción de IA con un plan claro y apoyo activo, el compromiso sube a 53%. La adopción de IA bien gestionada se parece mucho más a una herramienta que hace que la gente se involucre más en su trabajo que a una guillotina colgando sobre él.

Un punto final y muy importante: toda nueva tecnología significativa ha terminado creando muchos más empleos de los que destruyó. La inteligencia artificial no será diferente. Terminará creando empleos que hoy ni siquiera imaginamos. Esa es una visión optimista de largo plazo.

También existe una visión más optimista y quizá más realista. En el pasado, las grandes tecnologías se asimilaron con el tiempo. Pasamos del campo a la Segunda Revolución Industrial a lo largo de 8-10 generaciones. Tuvimos tiempo para adaptarnos. Mi preocupación es que estamos intentando adaptarnos a una de las tecnologías potencialmente más disruptivas en menos de media generación. Esa brecha puede generar mucha resistencia y solo serviría para aumentar las visiones negativas sobre los centros de datos y la inteligencia artificial.

Los empleos que realmente crean los centros de datos

Dejemos a un lado por un momento el debate general sobre IA y empleo y observemos específicamente qué ocurre cuando se construye un centro de datos en un condado, porque esta es la parte directamente relevante para la pelea de "not in my backyard".

Un nuevo estudio riguroso que cubre aproximadamente 1,500 instalaciones de centros de datos en EE. UU. y 52 proyectos cancelados, comparando condados que recibieron una instalación con condados similares donde un proyecto planificado fue cancelado, lo más cercano a un experimento controlado que permite la economía, encontró que el empleo del sector de procesamiento de datos aumenta 56% durante la primera década en los condados que reciben su primer gran centro de datos, mientras que el empleo en telecomunicaciones sube 43% en los condados que consiguen una instalación hyperscale de empresas como Amazon, Google, Microsoft o Meta. Los precios de vivienda en esos condados subieron un modesto 2–5%. Hay una salvedad: los salarios en el condado en general no se movieron mucho, y los investigadores señalan que las estimaciones financiadas por la industria sobre el impacto laboral de los centros de datos tienden a exagerar el beneficio al ignorar las tendencias de crecimiento que el condado ya seguía. Sé que sorprenderá, pero a veces las cifras optimistas de industrias con intereses propios no resisten un examen real.

El lado de la construcción no está en disputa. El gasto en construcción de centros de datos alcanzó una tasa anualizada de $59.3 billion en mayo de 2026, un aumento de 23% interanual, y ahora representa aproximadamente 8% de toda la construcción privada no residencial del país, una cifra que la newsletter "The Situation" sitúa aún más arriba, señalando que los centros de datos representan más de 3% de toda la construcción de EE. UU. de cualquier tipo, y que el gasto privado en construcción de centros de datos ya superó el gasto público total en transporte combinado: aeropuertos, tránsito, terminales marítimas, ¡todo! En junio, el Department of Commerce informó que el gasto en centros de datos subió casi 50% interanual hasta $68.3 billion, incluso cuando el gasto en todas las demás categorías de construcción privada (vivienda, hospitales, escuelas) cayó en $101.6 billion durante el mismo periodo. Los salarios en construcción también están subiendo más rápido que en el sector privado en general: 5.0% interanual frente a 3.4% en toda la economía, y los trabajadores de la construcción ahora ganan más de 20% por encima del trabajador promedio del sector privado.

A nivel estatal, las cifras se vuelven concretas rápidamente. Un estudio de Ohio de 2025 concluyó que un solo proyecto de centro de datos de tamaño mediano respalda casi 9,700 empleos de construcción durante la fase de obra, $2.4 billion en producción económica total, una contribución de $1 billion al PIB estatal y aproximadamente $84 million en ingresos máximos anuales para el estado y los gobiernos locales.

Virginia, el estado con mayor densidad de centros de datos del país, registra un estimado de 74,000 empleos anuales vinculados a la industria, una contribución de $9.1 billion al PIB estatal y hasta 30% del total de ingresos fiscales locales en algunas jurisdicciones. McKinsey estima que la expansión más amplia de centros de datos representa una oportunidad de $7 trillion en los próximos años para las empresas industriales que suministran la energía, la refrigeración y el equipo que los sustentan. Esa es una cadena de suministro mucho más grande que los propios hyperscalers.

Sin la enorme inversión en centros de datos, el crecimiento del PIB de EE. UU. sería, como mucho, plano. Eso pone en cuestión la verdadera fortaleza de la economía estadounidense, tanto en formas muy positivas como muy problemáticas. Ese es tema de otra carta.

El panorama más amplio: crecimiento y la carrera en la que realmente estamos

Si ampliamos la mirada, el caso se vuelve aún más fuerte. Una comparación de las grandes olas de gasto de capital en EE. UU., usando datos de Columbia Business School, muestra que la expansión actual de IA avanza a un ritmo de aproximadamente 3.5–4% del PIB entre 2025 y 2032. Eso es mayor, como proporción de la economía, que el auge de los canales de la década de 1830, el auge ferroviario de 1870 a 1890, la electrificación rural, el sistema interestatal de autopistas o la expansión de telecomunicaciones y fibra de fines de los años 90. Por la mejor medida disponible, este es el mayor impulso al PIB impulsado por capex en la historia de Estados Unidos.

Mark Mills, cuyo análisis de fuente primaria para el National Center for Energy Analytics confío casi tanto como a cualquiera que escriba sobre este tema, plantea un punto relacionado: si la IA no hace más que empujar el crecimiento de la productividad de EE. UU. de vuelta a su promedio de posguerra de 2.2% anual, desde el 1.4% que hemos venido registrando, eso por sí solo valdría alrededor de $10 trillion en PIB adicional acumulado durante la próxima década, y la energía consumida por esa creación de riqueza más amplia superará con creces la energía que la propia infraestructura de IA consume directamente.

También hay aquí un argumento que va más allá de la economía y llega a la geopolítica. La dirigencia china ha sido explícita al adoptar modelos de IA de pesos abiertos. No del todo, diría yo, por generosidad, sino en gran medida porque China va detrás de EE. UU. en capacidad de cómputo y gasto de capital en IA, y los pesos abiertos le permiten reclutar gratis al talento de ingeniería de todo el mundo para cerrar la brecha. La respuesta de China a una fuerza laboral que envejece y se desacelera ha sido instalar uno de cada dos robots industriales desplegados en todo el mundo el año pasado. Ese esfuerzo está dando resultados, mientras que sus intentos por impulsar el consumo interno no lo han hecho. La respuesta estadounidense al mismo problema demográfico —el crecimiento de la población de EE. UU. se desaceleró a solo 0.5% en 2025, con migración neta cerca de mínimos históricos— tiene que salir de alguna parte. Los centros de datos y la automatización que habilitan son una gran parte de la opción de "build robots", junto con más nacimientos y más inmigración, que evita que la economía estadounidense siga a un Japón estancado y, cada vez más, a la propia China, hacia un muro demográfico. Un país que decide no construir la infraestructura para esta tecnología no detiene la tecnología; solo decide que otro la construya primero. Dada la naturaleza crítica de esta tecnología, es imperativo que EE. UU. mantenga su liderazgo: una cuestión de geopolítica y defensa básica. El mundo observa en tiempo real lo que la IA hace en el campo de batalla.

Por último, está la preocupación planteada en la Parte 1, que también aplica aquí: el temor de que los centros de datos sean burbujas financieramente frágiles, impulsadas por deuda y listas para estallar, dejando capital y empleos varados cuando revientan. La visión de fuente primaria de Mark Mills, que ha pasado su carrera estudiando los ciclos de infraestructura industrial, es que este temor malinterpreta lo que realmente es un centro de datos. No es un activo de propósito único como un ferrocarril hacia un pueblo fantasma; se parece más a un almacén o al piso de una fábrica, construido con capacidad extra de energía y refrigeración precisamente para que las nuevas generaciones de chips puedan instalarse a medida que llegan, mientras que los racks antiguos no se desgastan como lo haría un equipo mecánico y siguen generando ingresos al producir tokens más baratos durante años después. Ese es un perfil de riesgo muy distinto al que asume la narrativa popular de la "burbuja de IA", y una razón más por la que los empleos y el capital comprometidos en esta expansión son más duraderos de lo que creen los escépticos.

¿Creo que cada dólar invertido en un centro de datos le devolverá el dinero a sus desarrolladores? Absolutamente no. Algunas de estas empresas solo recuperarán una fracción de lo que invirtieron, pero hoy no sabemos cuáles. Hemos visto cambiar el liderazgo entre distintas compañías, y literalmente hay cientos de empresas en el ecosistema, cualquiera de las cuales podría convertirse en el próximo gran ganador. Pero para las grandes compañías, acertar con la IA es existencial. Es una carrera armamentista. Hoy, cada centro de datos construido y encendido se pone a trabajar de inmediato; el mercado pide más centros de datos y más poder de cómputo, no menos. No dudo de que algunos hyperscalers sean demasiado optimistas sobre el futuro y su posible retorno sobre la inversión. Es solo que nadie sabe cuáles.

En resumen

A lo largo de ambas cartas, el patrón es consistente. Las objeciones más sonoras a los centros de datos —agua, energía, empleo— contienen cada una un núcleo de preocupación legítima enterrado dentro de una cantidad mucho mayor de exageración, y en todos los casos la tendencia va a favor de la industria: tecnologías de refrigeración que reducen el uso de agua, reglas de la red que se adaptan para acelerar las conexiones, energía nuclear que encuentra un comprador de última instancia y mercados laborales que, hasta ahora, no muestran el daño que prometen los titulares.

La respuesta principal al lado físico de los centros de datos es la ubicación. No se debe construir un centro de datos junto a un desarrollo habitacional. Los problemas de agua deben resolverse antes de mover una sola palada de tierra. Los hyperscalers deben presentar un plan energético viable que asegure que los consumidores no terminen con una factura eléctrica más alta por su causa. Todo eso es racional y factible.

Lo que podría ser un problema mucho mayor es la transición para los trabajadores más jóvenes. La gente está trabajando en ello, pero no he visto un gran plan que realmente aborde el problema.

Pero "not in my backyard" es, según la evidencia, la actitud equivocada. El país que construya esta infraestructura más rápido será el país que capture el crecimiento, los empleos y la posición geopolítica que vienen con ella. Preferiría que EE. UU. fuera ese país.

Austin, New York, DC y Cleveland

Primero, gracias a todos los que expresaron preocupación por Abbi, la hija del autor. Mike Roizen logró conseguirnos una consulta con el jefe de neurocirugía de la Cleveland Clinic. Su tumor cerebral está en el centro de su cerebro, lo que hace que sea muy difícil de abordar. Afortunadamente, hay 90% de probabilidad de que sea benigno, pero debe tratarse; la cirugía cerebral está programada para el 5 de noviembre. La tecnología que se utilizará es extraordinaria: MRI intensa durante la cirugía, con IA y robótica guiando al cirujano, indicando literalmente qué célula retirar y cuál no tocar. Solo un puñado de lugares en el mundo puede hacer esto.

Irónicamente, solo porque la diagnosticaron mal cuando tuvo una convulsión descubrieron el tumor cerebral. Si lo hubieran diagnosticado correctamente como un problema cardíaco, el tumor seguiría creciendo y, cuando aparecieran los síntomas, habría sido extraordinariamente problemático.

Estaré en Austin de domingo a martes. Voy principalmente para asistir a las ceremonias funerarias de Grace, la esposa de Patrick Watson. El domingo por la mañana tendré un brunch tardío con Lacy Hunt, George y Meredith Friedman, Brad Rotter y algunos amigos. Seguro será un gran momento. Esa tarde iré a la casa de Joe Lonsdale, donde organiza una parrillada.

Estaré en New York la segunda semana de septiembre, en DC la segunda semana de noviembre, y se están programando otros viajes. De hecho, el año pasado solo estuve fuera de Puerto Rico durante 31 días (sin contar los días de vuelo, porque el IRS no cuenta los días de vuelo como días fuera de Puerto Rico, que es parte de cómo determina sus impuestos).

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Y con eso, presiono el botón de enviar. Que tenga una gran semana y no olvide disfrutar de amigos y familia. Un fuerte abrazo…

Su analista de asuntos familiares,

John Mauldin Co-Founder, Mauldin Economics

Sobre el autor

John Mauldin, Co-Founder, Mauldin Economics, es uno de los nombres más reconocidos en el mundo financiero y habla regularmente en conferencias y seminarios de inversión en todo el mundo, incluidos MoneyShow, Agora Financial Investment Symposium y la conferencia anual del CFA Institute. Más en