La mayoría de las previsiones sobre IA y empleo ofrecen una sola cifra y mucha seguridad. En septiembre, Anthropic publicó algo más útil: tres escenarios, con los supuestos por escrito. El marketing es trabajo del conocimiento, así que lo leí como una previsión sobre mi propio campo y sobre las personas a las que enseño.
Qué ha pasado
El equipo de Economía de Anthropic publicó Scenarios for our Economic Future, un explorador interactivo basado en un informe técnico, Economic Scenarios for Transformative AI (Korinek et al., 2026). Modeliza cómo podría afectar la IA al empleo, el crecimiento y el desempleo en Estados Unidos hasta 2030, tratando la economía como conjuntos de tareas que la IA puede ampliar, automatizar o crear.
Hay tres escenarios. En el moderado, el impacto de la IA se parece al de internet, y el PIB de EE. UU. alcanza 34,1 billones de US$ en 2030. En el sustancial, la IA puede hacer la mitad del trabajo del conocimiento en 2030, pero la mayor parte se sigue haciendo sin IA; el crecimiento es aproximadamente el doble de lo normal, el PIB alcanza 36,3 billones de US$ y los salarios de los trabajadores del conocimiento se mantienen más o menos estables mientras otros trabajadores ganan. En el extremo, la IA supera a las personas en la mayoría de las tareas del conocimiento, el crecimiento llega al 15 % anual, el PIB alcanza 44,4 billones de US$, el desempleo podría superar los niveles típicos de una recesión y los salarios de los trabajadores del conocimiento caen más de un 10 %.
En todos los escenarios, la participación del trabajo en el PIB cae mientras sube la del capital. Anthropic también encuestó a 10.980 personas. Afirma que “el principal reto no es lograr crecimiento económico, sino garantizar que los beneficios se repartan ampliamente”, y describe la herramienta como una versión 1.0 cuyos resultados reales pueden diferir de forma sustancial.
Por qué importa
Fíjese en dónde recae la presión. En los escenarios sustancial y extremo, son las profesiones del conocimiento las que se enfrentan al desplazamiento, mientras aumenta la demanda en otras ocupaciones. El marketing está de lleno en la columna del conocimiento: investigación, redacción, análisis, planificación, informes.
El escenario sustancial es el que me parece más realista como base de planificación, y su detalle más interesante es la brecha: la IA puede hacer la mitad del trabajo del conocimiento, pero la mayor parte se sigue haciendo sin IA. En esa brecha se ganarán o perderán carreras en los próximos años. La pregunta para un profesional del marketing no es si la IA puede hacer partes del trabajo. Es si usted es la persona que sabe aplicarla a las partes que importan.
Lo que dice mi investigación
He defendido en mis columnas de Forbes que los profesionales del marketing deben pasar de ser creadores manuales de contenido a curadores de herramientas de IA autónomas, y planteé una pregunta relacionada en Will AI Make Agencies Obsolete? Los escenarios afilan ese argumento. Si lo que se automatiza son tareas, un empleo hecho solo de tareas automatizables es frágil, y un empleo construido en torno al criterio, el contexto y la responsabilidad es resistente.
Mi investigación indica dónde está el valor duradero. En MindFuse (ACM Multimedia 2025) planteamos la IA como cocreadora de la estrategia de marketing, combinando la puntuación del rendimiento creativo con LLM, con la persona al timón. En Fusing Predictive and Large Language Models (ACM TOIS 2025) el resultado es una recomendación sobre la que un profesional del marketing todavía debe decidir actuar. Estos sistemas eliminan mucho trabajo de análisis. Aumentan el valor de la persona que plantea la pregunta, sopesa las ventajas y desventajas y asume la decisión.
Nuestro artículo de SIGIR 2026 sobre cómo contrarrestar la homogeneización del contenido añade una idea a nivel de mercado. Cuando todo el mundo usa las mismas herramientas en las mismas tareas, los resultados convergen. La distintividad escasea, y lo escaso tiene un valor añadido. Los profesionales del marketing capaces de hacer que el trabajo asistido por IA suene y rinda como el de nadie más tendrán demanda en cualquier escenario.
Qué deben hacer ahora los profesionales del marketing
- Desglose su propio trabajo en tareas. Marque cuáles hace ya bien la IA, en cuáles ayuda y cuáles le siguen necesitando a usted. Desplace su tiempo hacia este último grupo de forma deliberada.
- Aprenda a evaluar, no solo a escribir prompts. Saber juzgar los resultados de la IA frente a datos reales es la competencia que premian los escenarios.
- Responsabilícese de los resultados, no de los entregables. Los roles definidos por entregables son más fáciles de automatizar que los definidos por resultados.
- Profundice en su ámbito. El contexto sobre un mercado, una categoría o un cliente es difícil de replicar para los modelos generales.
- Defienda que las ganancias se compartan. Si la IA aumenta la productividad de su equipo, abogue por formación, trayectorias profesionales y nuevos roles, no solo por recortes de costes.
Los escenarios no son predicciones. Su valor es que permiten debatir los supuestos. Para el marketing, el supuesto que merece debate es sencillo: las tareas cambiarán más rápido que los títulos de los puestos. Planifique en consecuencia.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los tres escenarios económicos de Anthropic para la IA?
Moderado, en el que el impacto de la IA se parece al de internet; sustancial, en el que la IA puede hacer la mitad del trabajo del conocimiento en 2030 y el crecimiento es aproximadamente el doble de lo normal; y extremo, en el que la IA supera a las personas en la mayoría de las tareas del conocimiento y el crecimiento llega al 15 % anual, con posible aumento del desempleo.
¿Qué dicen los escenarios sobre los trabajadores del conocimiento?
En el escenario sustancial, los salarios de los trabajadores del conocimiento se mantienen más o menos estables mientras otros trabajadores ganan. En el escenario extremo, caen más de un 10 % y las profesiones del conocimiento se enfrentan al desplazamiento.
¿Cómo deben prepararse los profesionales del marketing para el impacto de la IA en el empleo?
Desglosando el trabajo en tareas, desplazando el tiempo hacia el criterio y la responsabilidad, aprendiendo a evaluar los resultados de la IA frente a datos reales, profundizando en su ámbito y centrándose en los resultados más que en los entregables.
Fuentes
- Scenarios for our Economic Future — Anthropic, 9 September 2026