TL;DR:

• Un estudio de Ramp y Revelio Labs sobre 21,559 empresas de EE. UU. encontró que las que más invierten en IA aumentaron su plantilla 10.2% en dos años, con la contratación de nivel inicial creciendo 12%.
• Las empresas que solo probaron la IA sin sostener la inversión no mostraron ningún aumento de personal, y las ganancias se concentran en el sector de Información y en firmas respaldadas por capital de riesgo.
• Los propios autores advierten que el hallazgo es correlación, no causalidad, y casos como el de Ford —que recontrató a cientos de ingenieros veteranos— muestran que la relación entre IA y empleo sigue siendo desigual.

Un estudio de Ramp y Revelio Labs, publicado este 30 de junio de 2026, encontró que las empresas de EE. UU. que más gastan en inteligencia artificial no están recortando personal: lo están contratando. Entre 21,559 empresas analizadas con datos reales de gasto corporativo, las que invirtieron con mayor intensidad en IA aumentaron su plantilla 10.2% en los dos años posteriores a adoptarla, y la contratación de nivel inicial creció 12%. El hallazgo llega en medio de una ola de despidos que varias tecnológicas atribuyen a la IA y contradice las advertencias de quienes anticipan una destrucción masiva de empleo. Pero el optimismo tiene letra pequeña: los propios autores admiten que el dato muestra correlación, no causalidad, y el caso de Ford —que tuvo que recontratar ingenieros tras confiar de más en la tecnología— complica cualquier conclusión fácil.

Lo que encontró el estudio de Ramp y Revelio Labs

El equipo detrás del paper —encabezado por Ara Kharazian, economista en jefe de Ramp, junto con Lisa Simon, economista en jefe de Revelio Labs, y Ryan Stevens, director de ciencia aplicada en Ramp— no recurrió a encuestas ni a proyecciones sobre qué tareas podría automatizar la IA. Cruzó algo más concreto: los pagos reales que 21,559 empresas estadounidenses hicieron a proveedores de IA entre enero de 2021 y febrero de 2026, registrados en las tarjetas corporativas de Ramp, con los registros mensuales de plantilla de Revelio Labs.

La definición de "adoptar IA" también es concreta: tres meses seguidos gastando al menos 100 dólares mensuales en proveedores del sector. A partir de ahí, dividieron a las empresas según cuánto gastaban por empleado en sus primeros tres meses de adopción:

• Las adoptantes de alta intensidad —el tercio que más gasta, alrededor de 30 dólares por empleado al mes— aumentaron su plantilla 10.2% en los dos años siguientes.
• Las adoptantes de baja intensidad no mostraron ningún cambio estadísticamente significativo en su número de empleados.
• La contratación de nivel inicial creció 12% entre las adoptantes intensivas: por cada 100 puestos de entrada que tenían antes, terminaron con 112.
• Las ganancias no se concentraron solo en ingeniería: también crecieron ventas, administración, atención al cliente, finanzas y mercadotecnia.
• El efecto tardó en aparecer: los primeros indicios de crecimiento surgen entre 6 y 12 meses después de adoptar la IA, no de inmediato.
• El sector de Información —software, internet, medios y empresas afines— concentró el mayor crecimiento; hotelería, arte y salud quedaron muy atrás.
• Las empresas que solo probaron la IA con suscripciones o pilotos, sin sostener la inversión, no mostraron ningún aumento de plantilla.

Hay un dato adicional que interesa en particular a negocios pequeños: aunque son menos propensos a adoptar IA que las grandes corporaciones, cuando lo hacen suelen invertir con más intensidad, y el impacto marginal en su crecimiento es mayor. Es, en cierto modo, la lectura más útil del estudio para equipos digitales o de medios que operan con plantillas chicas, dentro o fuera de Estados Unidos: si el patrón se sostiene, sugiere que la tecnología puede sustituir capacidades que antes exigían contratar a todo un equipo dedicado.

Por qué los propios autores piden cautela

Antes de usar estos números para tranquilizar a un equipo entero, vale la pena leer la letra pequeña que los propios autores incluyeron en el paper. Las empresas que más gastan en IA ya eran, antes de adoptarla, más grandes, más técnicas, de crecimiento más rápido y con más probabilidades de tener respaldo de capital de riesgo que el resto de la muestra. Comparar sus resultados con los de una empresa cualquiera que nunca adoptó IA habría sido, en el mejor de los casos, engañoso.

Para evitar ese sesgo, el equipo no comparó a las adoptantes contra firmas que nunca usaron IA, sino contra otras empresas del mismo grupo de intensidad que todavía no habían adoptado la tecnología en ese momento del calendario. Aun con ese ajuste, los autores fueron claros sobre los límites del hallazgo:

"sí contradice las afirmaciones de que la IA provocará pérdidas masivas de empleo"

La muestra, además, está sesgada hacia un tipo particular de empresa: las que usan Ramp para sus pagos corporativos y cumplen ciertos filtros de actividad, lo que favorece a negocios tecnológicos y de trabajo de conocimiento. No es, ni pretende ser, una fotografía representativa de toda la economía estadounidense.

El caso Ford y las dudas que el optimismo no resuelve

Días antes de que Ramp publicara su estudio, Bloomberg reportó que Ford llevaba desde 2023 recontratando, contratando de nuevo o ascendiendo a cerca de 350 ingenieros y especialistas técnicos veteranos para corregir fallas de calidad que sus herramientas de IA no lograron detectar solas. Charles Poon, vicepresidente de ingeniería de hardware vehicular en Ford, lo resumió así:

"es tan buena como la información con la que se le entrena"

Poon se refería a la IA, y explicó que en años recientes la automotriz no le dio a la experiencia de sus ingenieros más veteranos la atención que merecía. El caso no contradice técnicamente al estudio de Ramp —una automotriz centenaria no se parece en nada a la muestra de empresas tecnológicas jóvenes que analizaron Kharazian, Simon y Stevens—, pero sí ilustra por qué el debate sigue abierto. Otros datos apuntan en direcciones distintas:

• La consultora Forrester encontró que 55% de los empleadores se arrepiente de haber despedido personal por causa de la IA, y describe un fenómeno de "AI-washing": usar la tecnología como justificación de recortes que iban a ocurrir de todos modos. La misma firma calcula que 57% de quienes deciden sobre IA esperan que la tecnología haga crecer su plantilla en el próximo año, frente a apenas 15% que espera lo contrario.
• Gartner, tras encuestar a más de 320 líderes de atención al cliente, proyecta que para 2027 la mitad de las empresas que despidieron personal de soporte por IA habrá vuelto a contratar para puestos similares.
• El economista de Stanford Erik Brynjolfsson, con datos de nómina de ADP, encontró que el empleo entre trabajadores de 22 a 25 años en sectores muy expuestos a la IA cayó 16% desde el lanzamiento de ChatGPT: casi el espejo, en sentido contrario, del 12% de crecimiento que reporta Ramp.
• Ryan Nunn, director de investigación del Yale Budget Lab, dijo a DealBook de The New York Times que la evidencia disponible todavía no apunta en una sola dirección: va de lo positivo a lo negativo, sin un patrón dominante.
• Según cálculos recogidos por TechCrunch, hasta mayo de 2026 las empresas habían anunciado cerca de 90,000 recortes vinculados a la IA, y un informe de Goldman Sachs estima que la tecnología ha eliminado unos 16,000 empleos netos al mes en el último año, con el mayor impacto entre trabajadores de la generación Z y de nivel inicial.

Ninguno de estos estudios usa la misma metodología ni mide exactamente lo mismo, lo cual es, en sí mismo, parte del problema: con datasets distintos y definiciones distintas de "exposición a la IA", es razonable que distintos economistas, mirando el mismo fenómeno, lleguen a lecturas opuestas.

La reacción en Silicon Valley y la política

El estudio circuló rápido entre inversionistas y comentaristas tecnológicos apenas se publicó. El más visible fue David Sacks, copresidente del Consejo Asesor de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (PCAST) y exzar de IA y criptomonedas de la administración Trump, quien calificó el hallazgo como una "violación de la narrativa" y compartió sus cifras centrales a su red de seguidores horas después de la publicación.

Kharazian, por su parte, usó la publicación para señalar un dato adicional: quién financia a una empresa predice mejor su adopción de IA que el sector en el que opera. Las empresas respaldadas por capital de riesgo —de cualquier giro— usan IA con más frecuencia e intensidad que las tecnológicas tradicionales, y las firmas con sede en California la adoptan más que firmas comparables en Nueva York, sin que exista, según el propio economista, una razón estructural más allá de cómo se propaga la tecnología dentro de las redes profesionales.

Lo que el estudio de Ramp deja claro, más allá de los titulares optimistas, es que la relación entre IA y empleo no es una sola historia: depende de cuánto invierte una empresa, durante cuánto tiempo, en qué sector opera y qué tan dispuesta esté a integrar la tecnología en lugar de solo probarla. Para una empresa digital o de medios que apenas evalúa cuánto gastar en herramientas de IA, el mensaje no es que el riesgo de recortes desapareció: es que la inversión superficial, sin compromiso real, tampoco trae las ganancias que promete el discurso más optimista.

Fuentes: 1, 2, 3