Cada ola de cambio tecnológico trae consigo una predicción familiar: esta vez, los empleos desaparecerán para siempre. Sin embargo, la historia de los cajeros automáticos (ATM, por sus siglas en inglés) y su efecto en la profesión de cajero bancario ofrece una realidad más matizada, y un paralelo revelador para el debate actual sobre la inteligencia artificial.

Cuando los cajeros automáticos se generalizaron en la década de 1980, muchos observadores asumieron que los cajeros bancarios pronto quedarían obsoletos. Solo estaban parcialmente en lo correcto. El número de cajeros necesarios en las sucursales individuales sí disminuyó a medida que los ATM automatizaron las transacciones rutinarias, pero el panorama laboral general resultó mucho menos sombrío de lo previsto. Al reducir los costos operativos, los ATM hicieron económicamente viable que los bancos expandieran sus redes de sucursales. Como resultado, el empleo total de cajeros bancarios en EE. UU. se mantuvo ampliamente estable desde 1980 hasta 2010. Para un cajero de mediana edad en aquella época, el ATM resultó ser mucho menos amenazante de lo que sugerían las predicciones dominantes.

Cómo la automatización de tareas genera nueva demanda

La expansión de la banca minorista generó demanda de una gama más amplia de ocupaciones. Los bancos contrataron más oficiales de préstamos, analistas de crédito, banqueros personales y especialistas en fraude y riesgos. El trabajo dentro de las sucursales ascendió en la cadena de valor de habilidades: dejó de centrarse en el procesamiento de transacciones rutinarias y pasó a enfocarse en la gestión de relaciones con los clientes.

La verdadera disrupción llegó más tarde. A partir de 2010 aproximadamente, la banca móvil cambió fundamentalmente la ecuación. A diferencia del ATM, que automatizaba una tarea específica, la banca móvil automatizó todo el trayecto a la sucursal bancaria. Los clientes ya no necesitaban visitar una sucursal para la mayoría de las actividades bancarias cotidianas. Para 2025, solo el 9% de los clientes bancarios identificaban las sucursales como su principal canal bancario, una caída pronunciada frente al 36% en 2007. El empleo de cajeros bancarios disminuyó en consecuencia.

Esta transformación no fue impulsada únicamente por la tecnología. La Ley de Firmas Electrónicas en el Comercio Global y Nacional de 2000 otorgó a las firmas electrónicas la misma validez legal que a las firmas manuscritas, permitiendo experiencias bancarias completamente digitales y acelerando el alejamiento de las transacciones en persona.

La lección más amplia: la automatización aislada de tareas rara vez produce pérdidas de empleo a gran escala, excepto en ocupaciones construidas en torno a un conjunto muy limitado de actividades, como ilustra la desaparición de los operadores de centralitas telefónicas. Con mayor frecuencia, las disrupciones significativas ocurren cuando las tecnologías se combinan con nuevos flujos de trabajo, modelos de negocio e cambios institucionales que reorganizan fundamentalmente cómo se realiza el trabajo. La revolución de la banca móvil, por ejemplo, creó categorías de empleo completamente nuevas: analistas de ciberseguridad, gerentes de productos digitales, ingenieros de plataformas de pago y operadores de plataformas de datos.

El mito de la pérdida masiva de empleo administrativo

Esta perspectiva histórica resulta instructiva para el debate actual sobre la IA. Si la IA se convierte en una tecnología de propósito general a la escala de la electricidad o la computadora personal, como sugieren cada vez más los desarrollos actuales, permitirá productos, servicios e industrias que aún no se han imaginado. Los economistas que estudian las transiciones tecnológicas de propósito general anteriores han encontrado de manera consistente que los cambios estructurales más profundos no llegan con la adopción inicial, sino durante la fase posterior, cuando las organizaciones rediseñan sus operaciones en torno a las nuevas capacidades. La electrificación de las fábricas, por ejemplo, tardó décadas en entregar sus máximos beneficios de productividad tras su introducción; la computadora personal siguió un patrón similar, con los mayores efectos organizacionales y de productividad materializándose años después de su adopción generalizada.

Desde la llegada de ChatGPT a fines de 2022, muchos comentaristas han argumentado que la IA eliminaría rápidamente una gran cantidad de empleos administrativos. Casi cuatro años después, los datos del mercado laboral cuentan una historia diferente. Las ocupaciones con mayor exposición a la IA no han experimentado disminuciones generalizadas de empleo. El crecimiento del empleo en las ocupaciones más expuestas generalmente ha mantenido el ritmo, o incluso superado, al de las menos expuestas. Las tasas de despido se mantienen bajas y, aunque la contratación se ha desacelerado, esa desaceleración ha sido generalizada en lugar de concentrarse en sectores de uso intensivo de IA.

Los grandes modelos de lenguaje actuales pueden ser análogos a los ATM de la década de 1980: herramientas poderosas que automatizan ciertas tareas mientras potencian muchas otras, haciendo que los trabajadores sean más productivos y dejando la estructura general del trabajo en gran medida intacta. Una disrupción más significativa del mercado laboral podría requerir algo más parecido a la transición de los ATM a la banca móvil: una reconfiguración más profunda de los procesos de negocio, las estructuras organizacionales y las interacciones con los clientes que redefina el rol de los trabajadores en lugar de simplemente eliminarlos.

La historia del cambio tecnológico sugiere que las capacidades por sí solas rara vez determinan los resultados de empleo. Lo que importa más es cómo las organizaciones rediseñan el trabajo en torno a esas capacidades.

La IA puede, en última instancia, transformar el mercado laboral de la misma manera que la banca móvil transformó la banca minorista. Pero la evidencia actual sugiere que aún nos encontramos más cerca de la fase del cajero automático que de la fase de la banca móvil.

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