¿Cuánto dinero puede ganar la IA depende de cuánto pueda tomar del fondo salarial humano?

¿Cuánto dinero pueden ganar realmente las empresas de modelos de IA de gran tamaño? El último informe de Guojin Securities ofrece una respuesta revolucionaria: Deja de mirar el mercado de software, mira las nóminas de los humanos.

Las empresas no compran IA para estar a la moda, lo hacen para ahorrar dinero. Reemplazar parte de la mano de obra con IA, mejorar la eficiencia y reducir costos: esa es la verdadera razón por la que las empresas están dispuestas a pagar. Por lo tanto, el verdadero techo de los ingresos de la IA no es el tamaño del mercado de software, sino cuán grande es el fondo salarial que puede ser revalorizado por la IA. Guojin Securities lo denomina "fondo salarial revalorizable por IA".

El último informe de investigación de Guojin Securities calcula lo siguiente: De los aproximadamente 10,83 billones de dólares anuales en salarios totales de Estados Unidos, ya hay 1,45 billones de dólares expuestos al impacto de la IA, es decir, las tareas de estos puestos pueden ser realizadas por la IA, o al menos en gran parte.

¿Cuánto han ganado las empresas de IA de ese dinero? Tomemos a la empresa líder Anthropic como ejemplo: sus ingresos anualizados son de aproximadamente 470 mil millones de dólares, lo que representa solo el 3,2% de los 1,45 billones. En otras palabras, lo que han captado es apenas una fracción.

El fondo salarial, no el mercado de software, es el ancla de valoración del ARR

El informe de Guojin Securities señala que la forma más intuitiva de entender el "crecimiento épico del techo" de los ingresos de la IA en esta ronda es calcular cuán grande es el "fondo salarial revalorizable por IA".

El informe empareja la exposición de diferentes ocupaciones a la tecnología de IA con los 830 puestos de la Encuesta de Empleo y Salarios Ocupacionales (OEWS 2025) de la Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS). Los resultados muestran que, de los aproximadamente 10,83 billones de dólares en ingresos salariales totales en EE. UU., según la exposición observada real de Anthropic, aproximadamente 1,45 billones de dólares en costos salariales ya están dentro del alcance de exposición a la tecnología de IA, lo que representa el 13,4%; si se utiliza el criterio de exposición teórica de OpenAI/Eloundou, el impacto potencial podría alcanzar aproximadamente 5,68 billones de dólares, superando el 52%.

En términos de número de empleados, de los aproximadamente 156 millones de personas empleadas en EE. UU., la exposición real es de aproximadamente 18,35 millones, lo que representa el 11,8%; la exposición teórica es de aproximadamente 68,3 millones, lo que representa el 43,9%.

El informe enfatiza que los 1,45 billones de dólares en costos salariales deben entenderse como "el límite superior ideal de los ingresos ARR bajo la tasa de penetración actual y la capacidad tecnológica", y este límite superior también enfrenta descuentos: las empresas pueden necesitar solo 10,000 dólares en gastos de IA para reemplazar de manera equivalente 100,000 dólares en costos laborales humanos. Incluso así, los ingresos ARR de los modelos de gran tamaño en el orden de decenas de miles de millones de dólares siguen siendo extremadamente bajos en penetración en comparación con el tamaño del fondo salarial mencionado.

El impacto de la IA muestra un "sesgo hacia altos salarios", afectando principalmente a puestos basados en conocimiento

A diferencia de la automatización anterior, que impactaba principalmente en la manufactura y el trabajo físico repetitivo, esta ronda de IA afecta más directamente a puestos de altos salarios, intensivos en conocimiento y del sector servicios.

Los datos del informe muestran que la exposición teórica de las ocupaciones a la tecnología de IA tiene una clara asimetría hacia la derecha en relación con la distribución del salario anual promedio: los grupos de altos ingresos enfrentan una exposición a la IA significativamente mayor que los grupos de ingresos medios y bajos. Tomando ocupaciones específicas como ejemplo, los grupos en el percentil de ingresos más bajo (como empleados de lavandería, panaderos, mecánicos de neumáticos) tienen una exposición a la IA generalmente baja; mientras que entre los grupos de altos ingresos, los gerentes de productos financieros (percentil de ingresos 96,6%, exposición 78,6%), los gerentes de recursos humanos (percentil de ingresos 95,3%, exposición 76%) y los ingenieros aeroespaciales (percentil de ingresos 92,5%, exposición 89,3%) enfrentan un alto riesgo de sustitución.

Desde la perspectiva sectorial, las tres industrias con mayor exposición teórica son: computación y matemáticas (87,6%), negocios y finanzas (78,2%) y derecho (78,0%). Sin embargo, el orden de exposición observado real no coincide con el teórico; las industrias con mayor exposición real son computación y matemáticas (35,3%), oficina y apoyo administrativo (33,2%) y ventas y puestos relacionados (24,6%).

Esta brecha revela que la sustitución de mano de obra por IA no está determinada únicamente por la capacidad del modelo, sino que también está restringida por la naturaleza del trabajo, la asignación de responsabilidades y los procesos organizativos. La industria legal implica coordinación de intereses, juicio de estrategias de litigio y responsabilidad de por vida; los servicios financieros dependen de relaciones con clientes y juicios de información no estandarizada; en contraste, los puestos de programación, debido a que su objeto de trabajo es claro y el ciclo de retroalimentación es corto, han avanzado más rápido en la sustitución real.

La industria informática "trata a todos por igual", mientras que la financiera muestra una clara diferenciación

Entre los 20 puestos con mayor exposición real, 8 pertenecen a la categoría de computación y matemáticas, involucrando aproximadamente 1,59 millones de empleados, lo que representa el 30,2% del total de esa industria. El informe señala que para la industria informática, no hay una relación necesaria entre el nivel salarial y la exposición a la IA: frente al impacto de la IA, toda la industria está casi "tratada por igual", lo que resalta la vulnerabilidad general de esta industria ante los cambios tecnológicos.

La industria financiera, en cambio, muestra un patrón de clara diferenciación. Debido a que algunos puestos requieren asumir responsabilidades (como auditoría, contabilidad) y el grado de estandarización de los resultados del trabajo varía entre puestos, la exposición real general de la industria financiera es baja, pero con una clara diferenciación interna. Entre ellos, los analistas de investigación de mercado tienen una exposición real del 64,8%, los analistas financieros y de inversiones del 57,2%, enfrentando un mayor riesgo de sustitución; mientras que otros puestos que requieren mantenimiento de relaciones con clientes y juicios no estándar tienen una exposición relativamente baja.

En términos del total de salarios expuestos, los 1,45 billones de dólares en salarios expuestos reales se concentran principalmente en cinco industrias: oficina y apoyo administrativo (289,6 mil millones de dólares), negocios y finanzas (247,4 mil millones), puestos de gestión (221,7 mil millones), computación y matemáticas (215,2 mil millones) y ventas y puestos relacionados (199,5 mil millones). El informe considera que esto proporciona una dirección de referencia para el desarrollo de negocios B2B de modelos de gran tamaño especializados: para buscar certeza, se puede profundizar en industrias como administración, informática y finanzas, donde ya se ha observado una sustitución significativa; para buscar "avances de 0 a 1", industrias como educación y diagnóstico médico aún tienen un gran potencial.

Sustitución no equivale a desempleo, pero la reestructuración salarial ya está en marcha

El informe distingue claramente entre los conceptos de "exposición" y "sustitución": la exposición significa que las tareas pueden ser asistidas, automatizadas o reorganizadas por la IA, pero no implica que estos ingresos salariales desaparezcan en proporción. Lo que realmente determina el impacto económico de la IA sigue siendo la velocidad de adopción empresarial, los límites de capacidad del modelo, la transformación de procesos organizativos y las restricciones regulatorias.

Sin embargo, el informe también señala que el impacto macro de la IA no se manifestará simplemente como una disminución lineal del empleo. Es más probable que ocurra lo siguiente: algunos puestos de una sola función serán reemplazados, muchos puestos multifuncionales serán reorganizados; algunos costos salariales serán comprimidos, y más procesos laborales serán revalorizados. En particular, los Agentes de IA tienen la característica de "cuanto más alto el salario, mayor la tasa de sustitución", lo que hace que el impacto potencial de la IA en el consumo de ingresos pueda ser más profundo.

Para los inversores, la conclusión central del informe es: el espacio a mediano plazo para los ingresos de la IA no debe entenderse solo desde el tamaño del mercado de software, sino que debe buscar un ancla de estimación en el fondo de costos laborales más grande. Actualmente, la tasa de penetración del ARR de los modelos de gran tamaño sigue siendo extremadamente baja, pero la otra cara de la moneda es que la estructura salarial humana está enfrentando una reestructuración sistémica que aún no ha sido completamente valorada.

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