La IA generó 750 mil empleos en EE.UU., pero los que más crecen pagan un tercio del promedio

Estados Unidos se prepara para invertir 10,3 billones de dólares en centros de datos e infraestructura de inteligencia artificial entre 2025 y 2032. Esa cifra, calculada por el economista Stijn Van Nieuwerburgh de la Universidad de Columbia y presentada por el centro de estudios Brookings a finales de septiembre, representa el 3,6% del producto interno bruto anual del país. Para dimensionarlo: supera lo que costó construir toda la red ferroviaria estadounidense en el siglo diecinueve. Wall Street Journal lo llamó la mayor apuesta económica de la historia del país.

La pregunta que importa no es si es burbuja o prosperidad, sino qué empleos está comprando ese dinero. Según datos de LinkedIn, la inteligencia artificial ha generado más de 750 mil puestos de trabajo en Estados Unidos desde 2023. La mediana salarial de los avisos vinculados a IA ronda los 180 mil dólares anuales, casi el doble de los 80 mil que gana el trabajador promedio. La narrativa que vende el boom es clara: una clase media nueva, mejor pagada, lista para prosperar. El desglose de esos empleos cuenta una historia muy distinta.

El puesto que más crece no es ingeniero de inteligencia artificial. Es etiquetador de datos. Entre 2024 y 2026, LinkedIn registra cerca de 280 mil nuevos empleos en esa categoría. Son personas que revisan y clasifican textos, imágenes y respuestas generadas por máquinas, enseñándole al modelo qué es correcto y qué no. El ingeniero de IA aparece tercero en la lista de empleos en expansión, con algo más de 100 mil nuevas posiciones. Pero aquí está el quiebre: en agosto, CNBC publicó datos del mismo LinkedIn mostrando que el etiquetador es el empleo de inteligencia artificial peor remunerado de toda la lista, con una mediana de 51 mil dólares anuales. El puesto que más crece cobra menos de un tercio de la cifra que se usa para vender el boom. Muchos de estos etiquetadores provienen de trabajos de oficina: editores, gestores de contenidos, analistas de datos. La tecnología que se presenta como amenaza para el trabajo administrativo está reclutando a esos mismos trabajadores para entrenarse, pero a salarios significativamente menores.

La otra punta de la inversión es completamente distinta: es física, es construcción, es cable. Según el sindicato de electricistas IBEW, el trabajo eléctrico representa entre el 45% y el 70% del costo total de construir un centro de datos. Darrell West, investigador de Brookings, señaló que la escasez de electricistas se convirtió en una de las principales barreras para levantar estas instalaciones. En el área de Washington, los electricistas sindicalizados pasaron de 9 mil a 17 mil 500 en pocos años. Kwaku Afriyie, de 23 años, tenía un título en ciberseguridad y trabajaba en un puesto inicial de sistemas. Asustado por la posibilidad de perder su empleo a causa de la inteligencia artificial, decidió reentrenarse como electricista. Hoy arma componentes para centros de datos y cobra alrededor de 30 dólares la hora como aprendiz. A 40 horas semanales, eso supera los 60 mil dólares anuales, más que la mediana que gana el etiquetador. Tyler Beam, de 28 años y con más experiencia en el oficio, llegó a cobrar 62 dólares la hora en semanas de 58 horas. La inteligencia artificial no está reemplazando el trabajo manual. Lo está encareciendo.

Ese encarecimiento no queda confinado al sector de tecnología. Según el Departamento de Comercio, en los primeros siete meses de 2026 la construcción privada de centros de datos creció 9 mil millones de dólares. En el mismo período, el resto de la construcción privada cayó 46 mil millones. El capital sigue el mismo flujo. El 16 de septiembre, Kevin Warsh, presidente de la Reserva Federal, señaló que los grandes constructores de centros de datos están buscando financiamiento agresivamente y que la competencia por capital es real. Las cinco mayores empresas de tecnología—Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft y Oracle—emitieron 121 mil millones en bonos en 2025, comparado con un promedio anual de 28 mil millones entre 2020 y 2024. Ese mismo día, la tasa del bono del Tesoro a 10 años, la referencia que determina las hipotecas, cerró por encima del 5%, su nivel más alto desde 2007.

El economista Van Nieuwerburgh evita el tono apocalíptico, pero advierte que el financiamiento se está mudando de los balances corporativos visibles hacia estructuras menos transparentes: crédito privado, sociedades creadas únicamente para tomar deuda. Escribe que sería prematuro hablar de un riesgo sistémico comparable al de otras burbujas de crédito históricas, pero pide medición rigurosa. Hay un dato que ningún informe trae: LinkedIn cuenta 117 mil empleos en centros de datos, pero esa cifra no incluye la construcción, donde muchos puestos son temporarios. Qué sucede con esos electricistas cuando termine la obra es una pregunta sin respuesta. El boom de la inteligencia artificial no premia al que sabe usarla. Premia al que la enchufa, y le paga poco al que le enseña.