En 1964, un grupo de economistas y asesores avisó a la Casa Blanca de que una nueva revolución tecnológica —la que bautizaron como cybernation— inauguraría una era de producción casi ilimitada con una necesidad progresivamente menor de trabajo humano. El corolario parecía evidente: el desempleo masivo no era solo posible, sino inevitable. Sesenta años después, recuerda Robert Bittencourt, responsable de inversión temática en Apollo, el vocabulario ha cambiado pero el miedo sigue intacto. La inteligencia artificial es más sofisticada, la tecnología más potente y el capital que la respalda mucho más abundante. Y, sin embargo, la pregunta de fondo es la misma de entonces: ¿desplazará la IA al trabajo o lo reconfigurará?
La respuesta de Apollo se sitúa, deliberadamente, en el punto medio. Por un lado están quienes anuncian un desplazamiento generalizado de empleos, ecos de aquellos temores históricos que el tiempo demostró exagerados. Por otro, quienes creen que el impacto será incremental y limitado, casi irrelevante para el mercado laboral. La casa estadounidense rechaza ambos extremos: un desempleo masivo provocado por la IA parece improbable, pero sería un error sacar demasiado consuelo del precedente histórico, dada la velocidad y la amplitud del cambio actual. Y, sobre todo, desplaza el foco hacia la pregunta que de verdad importa para quien gestiona patrimonio: no si habrá disrupción, sino quién gana y quién pierde con ella. Porque las ganancias de la IA —en ahorro de costes y en generación de ingresos— no se repartirán de manera homogénea entre empresas, sectores ni trabajadores.
El documento es breve y está construido como una refutación ordenada de cinco mitos. Vale la pena recorrerlos uno a uno, porque cada uno esconde una lección de inversión.
Mito 1: la IA ya está destruyendo empleos
Los titulares sugieren que estamos en plena disrupción laboral. Los despidos en tecnología, finanzas y medios se atribuyen rutinariamente a la IA. Pero los datos, sostiene Apollo, cuentan otra historia. A nivel macro sigue habiendo poca evidencia de pérdidas de empleo a gran escala por la IA: el desempleo permanece bajo en términos históricos y los despidos están por debajo de los niveles previos a la pandemia. Incluso en los sectores más expuestos, como el desarrollo de software, las ofertas de empleo se han estabilizado y en algunos casos han crecido.
La desconexión tiene dos explicaciones. La primera es que muchos de los despidos recientes responden al exceso de contratación durante la pandemia, con la IA funcionando ahora como narrativa cómoda para justificar el ajuste. La segunda es que la adopción tecnológica lleva tiempo. Hay, eso sí, señales tempranas: la contratación de trabajadores jóvenes parece ralentizarse en las ocupaciones más expuestas a la IA. La disrupción, si llega, aparecería primero en el margen —menos puertas de entrada para los que empiezan— antes que en despidos generalizados. Es un matiz importante para cualquiera que piense en el ciclo de capital humano de un sector: el daño no se ve en la plantilla actual, sino en la que deja de incorporarse.
Mito 2: la IA causará desempleo masivo
Si la IA todavía no se ve en los datos laborales, muchos sostienen que pronto se verá. La historia ofrece una perspectiva más matizada. El progreso tecnológico ha desplazado sistemáticamente unos empleos a la vez que creaba otros. La hoja de cálculo redujo la necesidad de teneduría de libros pero disparó la demanda de analistas financieros; las herramientas de desarrollo automatizaron tareas de programación pero ampliaron la demanda global de ingenieros de software. La distinción clave, insiste Apollo, es si la tecnología complementa al trabajo o lo sustituye.
Cuando lo complementa, la productividad aumenta y la demanda suele expandirse a su lado. Cuando lo sustituye directamente —eliminando tareas enteras sin crear demanda nueva—, los empleos pueden desaparecer de forma permanente. La IA tiene potencial para ambas cosas. Pero el riesgo, advierte la casa, suele exagerarse: incluso bajo supuestos relativamente agresivos, un desempleo de dos dígitos exigiría a la vez un desplazamiento generalizado y un reempleo escaso, una dinámica que Estados Unidos rara vez ha vivido fuera de la Gran Depresión, la recesión de comienzos de los ochenta y el breve shock pandémico.
¿Es esta vez diferente? El ritmo del cambio no tiene precedentes y la IA es cualitativamente distinta de tecnologías anteriores. Pero la dinámica subyacente, concluye Apollo, probablemente resulte familiar: la cuestión no es si los empleos cambian, sino con qué rapidez puede adaptarse la economía. Si el ajuste sigue el paso de la disrupción, o si se queda rezagado. Para un inversor, esa diferencia de velocidad es justamente donde se juega el resultado.
Mito 3: la IA es, sobre todo, una historia de costes
Aquí está, a nuestro juicio, la parte más valiosa del informe. Buena parte de la conversación sobre cómo crea valor la IA se centra en la reducción de costes, es decir, en la capacidad de reemplazar trabajo. Pero ese encuadre es incompleto. La pregunta más importante, sostiene Apollo, es cómo afecta la IA a los ingresos.
En algunos sectores, los menores costes se traducirán en menores precios sin que aumente la demanda, encogiendo el mercado total. La atención al cliente es el ejemplo claro: si la IA abarata resolver una incidencia pero el número de incidencias no cambia, el sector se contrae. En otros, los menores costes pueden expandir el mercado. Y aquí Apollo recurre a una analogía que en BISSAN nos toca de cerca: la gestión de patrimonio. La irrupción de los robo-advisors no eliminó al asesor humano; amplió el acceso, incorporó nuevos clientes al sistema y elevó la demanda total. La diferencia está en la elasticidad de la demanda: una mayor productividad solo expande el mercado si la demanda reacciona con fuerza al precio, o si la IA estimula la demanda de servicios y productos relacionados.
La lectura para el inversor es directa. Ante una empresa o un sector que adopta IA, la pregunta no debería ser «cuánto ahorra», sino «qué hace con ese ahorro el mercado». Donde la demanda es elástica, abaratar el servicio amplía la tarta y la IA es un viento de cola para los ingresos. Donde la demanda es fija, abaratar el servicio solo encoge el sector. Dos compañías pueden adoptar exactamente la misma tecnología con resultados opuestos para su cuenta de explotación.
Mito 4: todo el ahorro de costes se lo quedarán las empresas
Aunque la IA genere ahorro de costes, no garantiza mayores beneficios. El ejemplo que Apollo elige para ilustrarlo es elocuente, y es el primero de los dos gráficos del documento: la industria aérea. Décadas de mejora tecnológica redujeron sustancialmente los costes del sector. Y, sin embargo, los precios de los billetes cayeron todavía más, porque la competencia obligó a las compañías a trasladar el ahorro a los consumidores.
Figura 1. Costes y precio real del billete aéreo, indexados a 1995. El precio real cae ~40% en treinta años mientras la productividad mejora ~30% — Fuente: US Census y MIT Airline, datos a 24 de febrero de 2026 (vía Apollo).
El gráfico es una pequeña lección de economía industrial. Las tres series —precio real del billete, consumo de combustible por pasajero-kilómetro y empleados por milla-asiento— están indexadas a 100 en 1995. El proxy de productividad mejora con regularidad y la anotación de Apollo cifra esa mejora en torno al 30%. Pero la línea verde, el precio real que paga el viajero, cae todavía más: la casa la sitúa un 40% por debajo al cabo de treinta años. El gráfico tiene además una curiosidad reciente que conviene leer con cuidado y no sobreinterpretar: hacia 2020-2021 la serie de empleados por milla-asiento se dispara y la de precio real se desploma, dos cicatrices de la pandemia (aviones medio vacíos, plantillas relativamente intactas, tarifas hundidas) que el sistema fue corrigiendo después.
La moraleja que Apollo extrae es que la IA seguirá un camino parecido en muchas industrias. Que una compañía pueda retener el beneficio del ahorro depende de su poder de fijación de precios y de su posición competitiva. En mercados comoditizados y con bajas barreras de entrada, el ahorro se compite y se evapora rápido. En mercados más concentrados o diferenciados, la empresa puede capturar una porción mayor del beneficio. Para el inversor es casi un mapa: el valor de la IA no se queda donde se genera el ahorro, sino donde hay poder de mercado para defenderlo. La pregunta de siempre —foso competitivo, barreras de entrada, capacidad de fijar precios— vuelve a ser la que decide quién se queda el premio.
Mito 5: los servicios profesionales quedarán arrasados
Pocos sectores se consideran más vulnerables a la IA que los servicios profesionales. Y, una vez más, la historia aconseja prudencia. Apollo introduce un concepto interesante: la competencia posicional como escudo inesperado frente al desplazamiento. En la gestión de inversiones, décadas de avance tecnológico —del trading electrónico a los datos alternativos— no han reducido el empleo. Lo que han hecho es intensificar la competencia, elevar el listón de participación, desplazar la composición del trabajo hacia perfiles más especializados y aumentar los recursos necesarios para competir. Cuando todos disponen de la misma herramienta, no sobran manos: hace falta correr más rápido solo para seguir en el mismo sitio.
Los servicios legales ofrecen una lección similar. Los avances en revisión documental abarataron drásticamente el procesamiento de información, pero en lugar de encoger el sector contribuyeron a un aumento de la litigiosidad y la complejidad. En ambos casos, las ganancias de productividad alimentaron más demanda. Esto se ve con nitidez en el segundo gráfico del informe.
Figura 2. Empleo en finanzas y contabilidad en EE. UU. (miles). Tras la llegada de la hoja de cálculo, la teneduría de libros cae mientras los analistas y directivos financieros se multiplican y la superan — Fuente: BLS, datos de 2025 (vía Apollo).
El gráfico es casi una parábola visual del argumento. La línea vertical señala la salida de Excel para Windows a mediados de los ochenta. A partir de ahí, la teneduría de libros y los administrativos de contabilidad, que habían trepado hasta rozar los dos millones de empleos, inician un descenso largo. Pero la otra serie —directivos financieros y analistas de gestión— hace el camino inverso: arranca cerca del medio millón, cruza a la anterior alrededor de 2001 y termina en el entorno de los dos millones y medio en 2021. La hoja de cálculo no destruyó el empleo financiero; lo recompuso, llevándolo hacia tareas de mayor valor añadido. Apollo sugiere que la IA podría hacer algo parecido en muchas profesiones del conocimiento.
Dicho esto, la casa no cae en el optimismo automático. No todos los servicios profesionales están igual de protegidos. Donde la demanda es fija y las tareas se automatizan con facilidad —los centros de llamadas son el caso de manual—, el impacto será más severo: si la IA abarata el coste por interacción y el número de interacciones no crece, harán falta menos personas para atender la misma demanda. La diferencia entre el analista que se reinventa y el teleoperador que sobra está, otra vez, en la elasticidad de la demanda de su trabajo.
El punto medio, y lo que el inversor debería vigilar
El cierre de Apollo es sobrio y, por eso mismo, útil. El debate sobre la IA tiende a los extremos: del desempleo masivo inminente al «todo es una burbuja sobrevalorada». Ninguna de las dos posturas será probablemente correcta. La IA reconfigurará el mercado laboral, pero el proceso será desigual, gradual y muy específico de cada sector. Las preguntas interesantes no son si se perderán empleos, sino dónde, con qué rapidez y si emergerá nueva demanda para sustituirlos. En ese sentido, sentencia Bittencourt en la frase que mejor resume el documento, la IA es menos una historia sobre el fin del trabajo y más una historia sobre su reasignación.
De ahí se desprende la advertencia final, la que de verdad debería interesar a quien construye una cartera. El riesgo real no es que la IA elimine el trabajo por completo, sino que cambie la estructura de la demanda más rápido de lo que la economía es capaz de adaptarse. Y eso —más que cualquier titular— es lo que los inversores deberían estar observando.
Para nosotros, que pensamos en horizontes de patrimonio largos, el informe deja un puñado de filtros operativos más que una predicción. Conviene desconfiar de la palabra «IA» como atajo explicativo de un despido o de un recorte de plantilla, porque a menudo encubre un ajuste de sobrecontratación previa. Conviene preguntarse, ante cada compañía, si su ahorro de costes se traduce en margen o se diluye en precios más bajos, lo que devuelve toda la atención al poder de fijación de precios y a las barreras de entrada de siempre. Y conviene recordar que la productividad no destruye empleo de forma mecánica: lo desplaza hacia tareas de mayor valor cuando la demanda es elástica, y solo lo elimina donde la demanda está fija. La gestión de patrimonio, por cierto, es el ejemplo que el propio Apollo escoge del primer caso: la tecnología amplió el acceso en vez de vaciar la profesión. No es mala noticia para quien cree, como nosotros, que el asesoramiento bien hecho se vuelve más necesario, no menos, cuanto más ruido tecnológico hay alrededor.