Los analistas financieros prestan atención creciente al impacto que la expansión de la inteligencia artificial (IA) y la robótica tienen sobre las empresas y los mercados, por ejemplo a través del volumen de inversión necesario para continuar desarrollando modelos de frontera y para construir las infraestructuras capaces de sostener una adopción masiva de estas tecnologías. Una mayor utilización de sistemas IA implica mayor uso de computación para entrenamiento e inferencia, y son necesarios más centros de datos, mayor consumo de energía y una demanda creciente de semiconductores más potentes y eficientes. El número de industrias implicadas en esta transformación es muy amplio si se observa un efecto spillover: el desarrollo de la IA afecta de forma positiva y negativa a industrias complementarias o expuestas a su expansión, desde el sector del software as a service (SaaS), la ciberseguridad, la construcción o la defensa, a una amplia gama de servicios profesionales, incluyendo finanzas, abogacía, consultoría, la medicina o educación.
Los economistas están analizando cómo la IA afectará al nivel de empleo y a su distribución sectorial, al nivel salarial, a la distribución de la renta y a la equidad. También existe una creciente literatura dedicada a las consecuencias sobre las finanzas públicas, tanto por la posible erosión de los ingresos fiscales vinculados al trabajo, como por el aumento potencial del gasto público asociado a programas de sustitución o apoyo de rentas. También se analiza cuáles serían las consecuencias de gravar el uso de robots y los modelos de IA y sus
Este artículo pone el foco en una dimensión diferente de la transformación que representan la IA y la robótica: la asignación del tiempo vital entre distintas actividades. Esta revolución cambiará algo más que nuestro trabajo: alterará cómo utilizamos nuestra vida. Se trata de una cuestión también económicamente relevante, no sólo porque afecta al modo en que los individuos distribuirán su tiempo entre trabajo, ocio, educación y otras actividades, sino también porque puede generar transformaciones significativas en las industrias que satisfacen estas demandas, cabe destacar las relacionadas con la educación, la formación continua, la investigación y el ocio (turismo y viajes, restauración, entretenimiento audiovisual, videojuegos y entretenimiento digital, contenidos, música, cine, teatro, cultura, deporte y fitness, ocio recreativo, actividades al aire libre, etc.
El tiempo es un recurso limitado. En las economías ricas quizá el recurso más limitado. Independientemente de nuestra riqueza, disponemos de un número determinado de horas. Las utilizamos para trabajar, estudiar, desplazarnos, dormir, cuidar de otras personas y de nosotros mismos, realizar tareas domésticas y para actividades de ocio. La historia muestra que las sociedades han experimentado una enorme transformación en la utilización del tiempo como consecuencia de las revoluciones tecnológicas. La IA y la robótica puede cambiar de manera radical nuestra asignación de tiempo entre estas actividades.
En las economías preindustriales, una parte muy importante de la vida estaba vinculada al trabajo. Las jornadas laborales eran largas y comenzaban a edades relativamente tempranas. La educación ocupaba poco tiempo y el período de jubilación, tal y como la entendemos actualmente, prácticamente no existía. Con la industrialización, el descubrimiento de la electricidad, la mecanización y posteriormente la automatización, la productividad aumentó y las horas de trabajo se redujeron. Al mismo tiempo, la esperanza de vida se incrementó y la escolarización se prolongó.
La adopción masiva de la IA y la robótica puede acelerar significativamente la redistribución de nuestro tiempo vital. Las anteriores revoluciones tecnológicas permitieron sustituir progresivamente una parte del esfuerzo físico humano: las máquinas hicieron posible producir más con menos trabajo manual. Posteriormente, la automatización y la informática permitieron sustituir determinadas tareas rutinarias y repetitivas. La IA introduce una dimensión diferente porque automatiza también tareas cognitivas. Los robots humanoides (RH) podrían añadir una segunda dimensión: llevar algunas de esas capacidades cognitivas al mundo físico. Un robot capaz de combinar percepción, inteligencia artificial y capacidad para manipular objetos podría realizar tareas en hogares, empresas y otros entornos diseñados para personas. Los robots humanoides permiten una combinación de dos procesos que hasta ahora habían avanzado de manera relativamente separada: la automatización física y la automatización de determinadas tareas cognitivas.
Este proceso no que va a ocurrir de forma inmediata y no sabemos hasta dónde avanzarán estas tecnologías. La robótica industrial ha cambiado el empleo en el sector manufacturero desde hace años y los trabajos cognitivos ya están siendo afectados por la IA. Sin embargo, la robótica humanoide todavía no ha despegado. Para que un robot pueda sustituir de forma generalizada el trabajo humano tendrá que ser suficientemente capaz, seguro para los humanos y económicamente viable. Según los expertos, esta situación podría ocurrir a partir de 2035. Si estas condiciones llegan a cumplirse, la producción de una determinada cantidad de bienes y servicios requerirá un menor número de horas de trabajo humano. Elon Musk (que tiene intereses comerciales en la industria, ya que Tesla tiene una división de robótica humanoide) ha realizado varias estimaciones sobre el despliegue futuro de RHs, con cifras cada vez más ambiciosas. En 2024 predijo que en torno a 2040 habría más RHs que personas en el mundo, y situó su número en un orden de magnitud superior a 10.000 millones. Existe cierto consenso, en todo caso, en que para el año 2050 se habrá producido una explosión en la oferta de RHs siendo el principal cuello de botella en su producción los materiales críticos.
La tecnología puede hacer que trabajemos menos, pero también puede obligarnos a aprender continuamente nuevas habilidades. La IA puede facilitar ese aprendizaje y reducir el tiempo necesario para adquirir determinados conocimientos pero, al mismo tiempo, la velocidad del cambio tecnológico nos obliga a dedicar más horas de nuestra vida a actualizar nuestra formación, incluso siendo este proceso más eficiente.
En el análisis del artículo de Contreras (2026) se compara la evolución de la distribución temporal entre cohortes representativas de economías avanzadas entre 1700 y 2025. También plantea escenarios para 2050 que consideran: i) dos grados de avance y niveles de adopción de la inteligencia artificial y la robótica, y ii) dos niveles de esperanza de vida. Las hipótesis utilizadas, que se muestran en la tabla 1, no consideran cambios radicales. El artículo separa cinco categorías de actividades: trabajo, educación y formación, desplazamientos al trabajo, actividades necesarias no discrecionales y ocio discrecional.
Tabla 1. Hipótesis utilizadas para el período 2050
Los resultados de la simulación son ilustrativos. Para la generación de 1950, aproximadamente el 16,1% de toda la vida se dedicaba al trabajo. Para una cohorte representativa de 2025, esta cifra habría bajado hasta el 11,5%. En consecuencia, incluso antes de la expansión masiva de la inteligencia artificial y de los robots humanoides, las grandes transformaciones tecnológicas ya habían reducido considerablemente el peso del trabajo dentro de nuestra vida. De cara a 2050, en el escenario tecnológico moderado, el trabajo representaría como media alrededor del 8,3% de todas las horas de la vida humana de las economías avanzadas. En el escenario de mayor avance tecnológico, esta proporción bajaría hasta aproximadamente el 5,3%.
En cuanto a los desplazamientos al trabajo, el teletrabajo, los modelos híbridos y nuevas formas de organización empresarial pueden reducir el tiempo que pasamos desplazándonos al trabajo. Esto liberaría horas para realizar otras actividades.
Una parte del tiempo disponible por la reducción del trabajo y del desplazamiento al mismo puede tener que destinarse a tareas de formación. Se estima que la educación y la formación continua representan actualmente alrededor del 2,4% del conjunto de horas vitales. En los escenarios de 2050, esta proporción podría aumentar hasta el 2,9% en el escenario moderado y el 3,1% en el escenario de mayor avance tecnológico. En un mundo en el que la tecnología cambia rápidamente, estudiar no es una actividad que termina cuando comienza la etapa laboral. La formación va a acompañar a los humanos durante toda su vida, incluso después del retiro. Las personas no sólo tendremos que cambiar de empresa varias veces a lo largo de nuestras vidas, también tendremos que cambiar de profesión. La IA puede tener aquí un doble efecto: acelerar el aprendizaje y hacerlo más accesible, pero dada la rapidez con la que cambian las tecnologías puede obligarnos a aprender continuamente.
Hay dos hipótesis relevantes en el análisis. Por un lado, la evolución de esperanza de vida. Para 2050, se asume que respecto de 2025 ésta aumente entre 4 y 7 años respectivamente para los dos escenarios adopción de la IA (moderada y elevada). El modelo también incorpora la cuestión de la jubilación activa. Se considera que el retiro no marcará una frontera absoluta entre trabajo y ocio. La gente previsiblemente continuará trabajando después de la edad convencional de jubilación, aunque con menor intensidad. Los escenarios de 2050 incorporan, además, una edad de jubilación más elevada que la actual, pero también jornadas de trabajo más cortas, más vacaciones y menor tiempo de desplazamiento. Esta combinación produce un resultado en el que los humanos podrán trabajar durante más años y, al mismo tiempo, dedicar una proporción mucho menor de la vida al trabajo. Si se vive más y se trabajan más años, pero menos horas al año, la importancia relativa del trabajo dentro del conjunto del ciclo de vida puede disminuir.
En relación al ocio discrecional, se estima que si en 1950 representaba aproximadamente el 40,1% de toda la vida y en 2025, en 44,4%, en 2050, en el escenario moderado el ocio discrecional alcanzaría el 49,2%, mientras que el escenario de mayor avance tecnológico llegaría aproximadamente al 52%.
Durante siglos, las grandes revoluciones tecnológicas han permitido producir más utilizando menos trabajo humano. La siguiente etapa podría llevar esta tendencia mucho más lejos si la inteligencia artificial y los robots humanoides consiguen automatizar una parte significativa tanto de las tareas cognitivas como de las físicas. Estos cambios tecnológicos plantean también una cuestión para el análisis económico, al afectar a algunos de los supuestos sobre los que tradicionalmente se ha basado el estudio de las decisiones de los individuos. Si la inteligencia artificial y la robótica reducen sustancialmente el tiempo necesario para generar una determinada cantidad de bienes y servicios, la especificación de la función de utilidad y la forma de los modelos de oferta de trabajo deben ser revisados. En un modelo convencional básico, el trabajo genera desutilidad y los individuos realizan esta actividad para obtener renta con la que atender el consumo que, junto con el ocio, aportan utilidad. En ese contexto, si es posible mantener el mismo nivel de consumo de bienes trabajando menos horas, reducir el trabajo siempre incrementa la utilidad. Pero la realidad es más compleja. Como muestra la evidencia empírica, el trabajo puede ser una fuente de utilidad si permite tener un propósito, genera sensación de utilidad, hace posible el sostenimiento de determinadas relaciones sociales y mantiene el reconocimiento en el ámbito social y familiar. La investigación sobre desempleo y bienestar ha mostrado que perder el empleo puede tener efectos negativos que van más allá de la pérdida de ingresos. Aunque las últimas horas de trabajo pueden representar un coste, trabajar algunas horas puede ser valorado de forma positiva, lo que debe reflejarse en la función de utilidad. Y en relación con la educación, estudiar puede resultar gratificante porque permite aprender y adquirir nuevas capacidades, pero también requiere esfuerzo y tiempo que no podemos dedicar al ocio.
En definitiva, si durante buena parte de la historia económica moderna, el aumento de la productividad derivado de la innovación tecnológica ha permitido producir más bienes y servicios para cada nivel de trabajo humano utilizado, la revolución tecnológica que representa la inteligencia artificial y la robótica puede acelerar un cambio en la asignación que los humanos dedican a diferentes actividades a lo largo de su vida. El futuro puede ofrecer a los humanos menos trabajo, más aprendizaje y más ocio. Este cambio tendrá repercusiones macroeconómicas y sectoriales que los analistas financieros deben considerar.
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Contreras, Carlos, Artificial Intelligence, Robotics and the Allocation of Time over the Life Cycle: A Generational Perspective (August 24, 2026). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=7344358 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.7344358
Autor: Carlos Contreras.
Licenciado y Doctor en Economía (UCM) y M.Sc. in Economics (University of York). Profesor Titular de Economía Aplicada (en excedencia). Ha publicado en Review of Public Economics IEF, Revista de Economía Aplicada, Journal of Public Administration, Finance and Law, Applied Economic Analysis, Journal of Infrastructure Systems, Papeles de Economía Española, Información Comercial Española, Journal of Insurance and Financial Management etc. Autor entre otros libros de “El papel del gobierno en la era digital” o “DeFi: ilusiones, realidades y desafíos”.
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