Un estudio de Anthropic sugiere que a los robots les quedan décadas antes de poder sustituir a los trabajadores manuales

Un nuevo estudio de Anthropic titulado "What work can robots do?" plantea una conclusión que choca de frente con el entusiasmo dominante sobre la robótica humanoide: los robots ya son capaces, técnicamente, de ejecutar cerca de tres cuartas partes de las tareas físicas que componen los empleos en Estados Unidos, lo que equivale al 34% de todas las horas trabajadas. Sin embargo, esa capacidad técnica choca con una barrera económica mucho más dura: hoy en día los robots solo resultan más baratos que la mano de obra humana para un 0,3% del trabajo existente. La inmensa mayoría de esas tareas requieren, además, entornos muy estructurados y controlados, algo que dista mucho de la variabilidad del mundo real en una fábrica, un almacén o un hogar.

El estudio construye su argumento central a partir de la evolución histórica de los precios de los robots, que llevan cayendo en torno a un 3% anual desde la década de 1990. Si ese ritmo se mantiene, los propios autores calculan que harían falta unos 40 años para que los robots se vuelvan competitivos en costo para apenas el 10% del trabajo que se realiza en Estados Unidos. Es una proyección que contrasta abiertamente con las expectativas que se han disparado en los últimos tiempos: en el CES de enero de 2026, el consejero delegado de Nvidia, Jensen Huang, llegó a anticipar un inminente "momento ChatGPT" para la robótica, mientras que Morgan Stanley había proyectado en mayo de 2025 un mercado de robots humanoides de 5 billones de dólares para 2050.

Para poner a prueba el optimismo de los defensores de la robótica, el propio estudio de Anthropic modela también un escenario "rápido", en el que los costos caen hasta cuatro veces más deprisa que la tendencia histórica y los robots aprenden nuevas tareas al doble de velocidad habitual. Incluso en ese supuesto favorable, los robots no llegarían a ser más baratos que las personas para la mitad de las tareas físicas actuales hasta el año 2050. Como señala el propio informe, "los robots necesitarían sostener caídas de precio y mejoras de calidad a ritmos récord durante las próximas décadas para permitir una automatización física rápida".

Más allá del factor costo, el estudio identifica la capacidad técnica como el segundo gran obstáculo: tareas que exigen destreza fina, como desenredar cables, siguen estando fuera del alcance práctico de los robots actuales. A esto se suman las preferencias humanas y las regulaciones, que limitan aún más la adopción en una parte significativa de las tareas. El economista jefe de Apollo, Torsten Sløk, respaldó estas conclusiones en una nota enviada por correo, en la que advirtió que "incluso bajo proyecciones agresivas, el desplazamiento generalizado del trabajo físico llevará décadas", y añadió que "cuellos de botella severos en las capacidades de manipulación fina, las restricciones regulatorias y las preferencias humanas seguirán frenando de forma significativa la automatización a corto plazo".

El panorama cambia, y se vuelve más incierto, cuando se traslada a los empleos de oficina, mucho más expuestos a los modelos de lenguaje (LLM) que a la robótica física. El propio consejero delegado de Anthropic, Dario Amodei, ha advertido repetidamente de que la inteligencia artificial podría eliminar hasta la mitad de los puestos de nivel inicial en trabajos de oficina antes de 2030. Sin embargo, los investigadores de la propia compañía se muestran más cautos: un artículo de marzo firmado por los economistas de Anthropic Maxim Massenkoff y Peter McCrory no halló "ningún aumento sistemático del desempleo entre los trabajadores más expuestos desde finales de 2022", aunque sí encontró "indicios sugerentes de que la contratación de trabajadores más jóvenes se ha ralentizado en las ocupaciones expuestas". En un ensayo publicado en X en julio de 2026, McCrory concluía: "No espero que el desempleo sea notablemente más alto dentro de un año, al menos no por culpa de la IA".

El nuevo estudio, también coescrito por Massenkoff, calcula que aproximadamente la mitad de las tareas laborales están expuestas a modelos de lenguaje como Claude, en el sentido de que una herramienta de este tipo podría reducir a la mitad el tiempo necesario para completarlas. Los propios autores matizan que esta métrica mide lo que las herramientas pueden acelerar, no necesariamente qué empleos acabarán siendo sustituidos. Y subrayan una asimetría clave entre software y hardware: el costo no supone la misma barrera para los LLM que para los robots físicos, lo que sugiere que la disrupción en el trabajo de oficina podría producirse más rápido que en el trabajo manual. "Los robots fabricados con hardware caro no se copian ni se distribuyen con la misma facilidad que el software o los modelos de lenguaje", señalan los autores, insistiendo en que conviene distinguir entre la exposición a capacidades de IA y la exposición a una automatización robótica que además sea competitiva en costo.

El informe también explora qué tipo de trabajo queda hoy fuera del alcance tanto de los LLM como de los robots. Pone como ejemplo los empleos de cuidado y servicio personal, donde alrededor del 40% de las tareas están expuestas, pero donde la interacción social cara a cara y el contacto físico con otras personas —terrenos en los que tanto los modelos de lenguaje como los robots tienen dificultades— siguen siendo centrales. Ocupaciones como instalación y reparación, apoyo sanitario o servicios comunitarios y sociales encajan en este mismo patrón, con niveles de exposición relativamente bajos. En conjunto, el estudio dibuja un futuro de la automatización mucho más gradual y desigual de lo que sugieren los titulares más entusiastas sobre la robótica, con el trabajo físico protegido durante décadas por la economía de costos, mientras el trabajo de oficina enfrenta una transición potencialmente más rápida, aunque todavía sin evidencia clara de destrucción masiva de empleo.