Cuánto puede ganar la IA depende de cuánto pueda tomar del fondo salarial humano

¿Cuánto dinero pueden ganar las empresas de modelos de IA? El último informe de Guojin Securities da una respuesta revolucionaria: No mires el mercado de software, mira la nómina de los humanos.

Las empresas no compran IA para estar a la moda, lo hacen para ahorrar dinero. Usar IA para reemplazar parte de la mano de obra, mejorar la eficiencia y reducir los costos es la verdadera razón por la cual las empresas están dispuestas a invertir. Por lo tanto, el verdadero techo de ingresos de la IA no es el tamaño del mercado de software, sino cuán grande es el “pool de salarios que puede ser revalorado por la IA”. Guojin Securities lo llama, “pool de salarios que puede ser revalorizado por la IA”.

El último informe realiza un cálculo: del total anual de salarios en Estados Unidos, aproximadamente 10.83 billones de dólares, ya hay 1.45 billones expuestos al impacto de la IA; es decir, el contenido laboral de estos puestos puede ser realizado por IA, o al menos la IA puede ayudar en gran parte.

¿Cuánto han ganado las empresas de IA de esa cifra? Por ejemplo, en el caso de Anthropic, la empresa líder, sus ingresos anualizados son de unos 47 mil millones de dólares, lo cual representa solo el 3,2% de esa cifra de 1.45 billones. Dicho de otra manera, apenas se han llevado una fracción insignificante.

El pool de salarios, y no el mercado de software, es el ancla de valoración de ARR

El informe de Guojin Securities afirma que la forma más intuitiva de entender el “límite épico de crecimiento de ingresos de la IA” es calcular el tamaño del “pool de salarios que puede ser revalorizado por la IA”.

El informe estima la exposición de diferentes profesiones a la tecnología IA, cruzando datos con la encuesta de empleo y salarios de la Oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos (BLS) de 2025 (OEWS 2025), que incluye 830 posiciones. Los resultados muestran que, de la masa salarial total de EE.UU. de 10.83 billones de dólares, usando el criterio de exposición observado por Anthropic, unos 1.45 billones están dentro del alcance de la IA, lo que representa el 13,4%; si se utiliza la exposición teórica según OpenAI/Eloundou, el impacto potencial llega a unos 5.68 billones, más del 52%.

En cuanto al número de empleados, de aproximadamente 156 millones de personas empleadas en EE.UU., los expuestos realmente suman unos 18.35 millones (11,8%); y bajo la exposición teórica, la cifra sube a unos 68.3 millones (43,9%).

El informe enfatiza que los 1.45 billones de dólares de costos salariales deberían interpretarse como “el techo ideal de ingresos ARR bajo el nivel actual de penetración y capacidad tecnológica”, y que este techo aún enfrenta descuentos: las empresas podrían necesitar solo 10 mil dólares de gasto en IA para reemplazar efectivamente 100 mil dólares de costos de mano de obra. Aún así, el ARR actual de cientos de miles de millones de dólares de las empresas de modelos de IA representa una penetración muy baja frente a la magnitud del pool de salarios mencionado.

El impacto de la IA presenta una “tendencia hacia salarios altos”, los puestos de conocimiento son los más afectados

A diferencia de la automatización que en el pasado afectó principalmente a la manufactura y trabajos repetitivos de fuerza, esta ola de IA impacta directamente en puestos de salario alto, trabajos intensivos en conocimiento y del sector servicios.

Los datos del informe muestran que la exposición teórica de las profesiones a la IA tiene una clara inclinación hacia la parte superior de la distribución salarial: aquellos con mayores ingresos enfrentan una exposición significativamente más alta a la IA que los trabajadores de ingresos medios o bajos. Para citar ejemplos concretos, los que están en los percentiles más bajos de ingreso (empleados de lavandería, panaderos, mecánicos de neumáticos) tienen baja exposición; mientras que en aquellos con altos salarios, los gerentes de productos financieros (percentil 96.6%, exposición 78.6%), gerentes de RRHH (percentil 95.3%, exposición 76%), e ingenieros aeroespaciales (percentil 92.5%, exposición 89.3%) todos enfrentan un riesgo alto de reemplazo.

En cuanto a industrias, las tres con mayor exposición teórica a la IA son: computación y matemáticas (87,6%), negocios y finanzas (78,2%) y derecho (78,0%). Sin embargo, el ranking de exposición observada difiere: las más expuestas realmente son computación y matemáticas (35,3%), apoyo administrativo y de oficina (33,2%) y posiciones relacionadas con ventas (24,6%).

Esta diferencia revela que el reemplazo de mano de obra por IA no depende solo de las capacidades del modelo, sino también de características laborales, responsabilidad, y procesos organizacionales. Las profesiones jurídicas implican coordinación de intereses, estrategias de litigación y responsabilidades de por vida; los servicios financieros dependen de relaciones con clientes y de información no estandarizada; en contraste, los trabajos de programación avanzan más rápido hacia la sustitución porque el objeto laboral es claro y el ciclo de retroalimentación es corto.

La industria informática es “igualitaria”, mientras que el sector financiero se segmenta visiblemente

Dentro de los 20 trabajos con mayor exposición observada, 8 pertenecen a la categoría de computación y matemáticas, representando unos 1.59 millones de empleados (30,2% del total de ese sector). El informe indica que en informática, no existe una relación directa entre salario y exposición a la IA—toda la industria vive un impacto uniforme dentro del sector, lo que revela su fragilidad frente a la evolución tecnológica.

El sector financiero muestra un patrón completamente diferente. Por la responsabilidad de ciertos puestos (como auditoría y contabilidad) y el grado variable de estandarización en los resultados laborales, la exposición observada es baja en general, pero muy diferenciada internamente. Entre ellos, los Market Research Analysts presentan una exposición real del 64,8% y los Financial and Investment Analysts del 57,2%, ambos con alto riesgo de ser reemplazados; mientras que otros puestos que requieren relación con clientes y juicios no estandarizados tienen exposiciones mucho menores.

En cuanto a la suma total de salarios expuestos, los 1.45 billones de dólares se concentran en cinco sectores principales: apoyo administrativo y de oficina (289.6 mil millones), negocios y finanzas (247.4 mil millones), posiciones directivas (221.7 mil millones), computación y matemáticas (215.2 mil millones), y puestos relacionados con ventas (199.5 mil millones). El informe sostiene que esto puede orientar el desarrollo de modelos IA especializados para negocios B2B: quienes buscan certidumbre pueden profundizar en áreas administrativas, informáticas y financieras ya significativamente sustituidas por IA, mientras que quienes busquen romper de “0 a 1” tienen aún mucho potencial en educación y diagnóstico médico.

Reemplazo no significa desempleo, pero la restructuración salarial ya está en marcha

El informe diferencia claramente los conceptos de “exposición” y “reemplazo”: exposición significa que la tarea puede ser asistida, automatizada o reorganizada por IA, pero no quiere decir que la masa salarial desaparecerá proporcionalmente. Lo que realmente determina el impacto económico de la IA es la velocidad de adopción empresarial, los límites de capacidad del modelo, la transformación de procesos organizacionales y la regulación.

Sin embargo, el informe apunta que el impacto macro de la IA no se reflejará simplemente en una reducción lineal del empleo. El camino más probable será que algunos puestos con funciones únicas sean reemplazados, muchos con funciones múltiples sean reestructurados; algunos costos salariales se reducirán, y muchos procesos laborales serán revalorados. Especialmente, como los AI Agents tienen la característica de “cuanto mayor es el salario, mayor es el índice de reemplazo”, el posible impacto de IA en el consumo de ingresos puede ser aún más profundo.

Para los inversores, la conclusión clave del informe es: el potencial a mediano plazo de los ingresos por IA no debe entenderse solo según el tamaño del mercado de software, sino desde el mucho mayor pool de costos laborales. La tasa de penetración del ARR de las empresas de modelos de IA sigue siendo muy baja, pero la otra cara de la moneda es que la estructura salarial humana ya enfrenta una reestructuración sistémica aún no plenamente valorada.