La inteligencia artificial (IA) está transformando aceleradamente el mercado laboral a nivel global, incluyendo profesiones tradicionalmente consideradas inmunes a la automatización. Por un lado, Jensen Huang, CEO de NVIDIA, mantiene una perspectiva optimista argumentando que la mayor productividad generada como resultado del rápido avance en la adopción de la IA podría incentivar la creación de nuevas actividades económicas y oportunidades de trabajo. Por otro lado, Dario Amodei, CEO de Anthropic, advirtió más recientemente que la IA podría eliminar hasta el 50 por ciento de los empleos administrativos y profesionales de nivel inicial durante los próximos cinco años.
En todo caso, ambas posiciones reflejan la creciente incertidumbre sobre el grado de sustitución o complementariedad que el impacto de la IA podría tener sobre el ejercicio profesional en todas las ramas en un futuro cercano.
En el caso de los economistas, si la IA tiene la capacidad de analizar millones de observaciones, estimar modelos econométricos y elaborar pronósticos en segundos, ¿seguiremos siendo necesarios?
¿Cómo ha evolucionado la profesión de economista?
Desde sus orígenes, la economía ha sido fundamentalmente una ciencia social, enfocada en comprender cómo los individuos, las empresas y los gobiernos toman decisiones para satisfacer necesidades con recursos limitados. Sin embargo, durante el siglo XX la economía experimentó una profunda transformación metodológica. Paul Samuelson impulsó la formalización matemática de la teoría económica, mientras que Ragnar Frisch y Jan Tinbergen contribuyeron al desarrollo de la econometría.
Posteriormente, los avances informáticos permitieron estimar modelos cada vez más sofisticados. Esta evolución fortaleció el rigor científico, pero también provocó incisivos cuestionamientos. Entre los llamados de alerta, destaca la advertencia de Friedrich Hayek en su célebre conferencia del Nobel sobre los peligros de confundir la precisión matemática con el verdadero conocimiento de fenómenos sociales complejos. Pese a esa observación, la profesión ha profundizado su especialización cuantitativa en las últimas tres décadas.
En la actualidad, el desafío sigue siendo encontrar un equilibrio entre la sofisticación técnica, la comprensión institucional y la capacidad de transformar la evidencia cuantitativa en recomendaciones útiles para la toma de decisiones.
¿Cómo está cambiando la IA el trabajo del economista?
La IA representa posiblemente la transformación tecnológica más importante para la profesión desde la introducción de las computadoras. Actualmente, la IA facilita la programación econométrica, la estimación de modelos, la revisión de pronósticos, las consultas bibliográficas, la limpieza de datos y la redacción de artículos académicos. Por ende, su creciente proliferación no solo impacta el trabajo, sino también la empleabilidad de los economistas.
Por ejemplo, Innes McFee, CEO de Oxford Economics, reconocida firma de consultoría económica, afirma en un artículo reciente que la empresa hace uso intensivo de la IA para revisar pronósticos, identificar patrones inusuales, reconocer incoherencias y proporcionar a sus consultores una segunda opinión antes de que el análisis llegue a los clientes. Esto, según McFee, ha elevado la importancia de contratar economistas capaces de convertir en soluciones prácticas los resultados de los modelos para resolver problemas concretos.
No obstante, esta nueva realidad también tiene sus riesgos para la profesión. Un estudio reciente de Matthias Oschinski, Christian Spielmann y Sonali Subbu-Rathinam publicado por la Escuela de Economía de la Universidad de Bristol afirma que los economistas enfrentan riesgos de cambios estructurales en el mercado laboral y obsolescencia de las competencias, sobre todo en las tareas rutinarias y el análisis básico de datos comúnmente desempeñado por economistas recién graduados.
Entonces, ¿cómo debemos los economistas reaccionar ante esta realidad?
Sin duda, la rápida expansión de la IA demanda una evolución tanto del ejercicio profesional como de la manera en que se enseña la economía en las universidades. Esta transformación no debe limitarse solo a incorporar nuevas herramientas tecnológicas, sino que debe conducir a una reconsideración de las competencias que distinguen al economista como científico social.
Si la IA permite automatizar con gran eficiencia y precisión el procesamiento de datos y la estimación de modelos, los economistas debemos evolucionar hacia un ejercicio profesional que privilegie el pensamiento crítico, la identificación de relaciones causales y la comprensión de los fenómenos económicos dentro de su contexto social, político e institucional.
Esta transformación también demanda cambios sustanciales en la formación universitaria. Las carreras de economía no solo deben incorporar cursos de IA, programación y ciencia de datos, como ya algunas lo hacen, sino también fortalecer la enseñanza de historia económica, economía política, instituciones y comportamiento humano, disciplinas indispensables para interpretar realidades que no pueden reducirse exclusivamente a algoritmos.
Los métodos de enseñanza y evaluación también deben evolucionar. En lugar de privilegiar la memorización de conceptos o la ejecución mecánica de procedimientos matemáticos, se deben promover la investigación aplicada, los estudios de casos, los debates de políticas públicas y ejercicios que exijan analizar críticamente los resultados generados por sistemas de IA.
Conclusión
En definitiva, el futuro de la profesión no dependerá exclusivamente de nuestra capacidad para dominar modelos cuantitativos, técnicas econométricas y paquetes estadísticos, sino de combinar esas herramientas con las capacidades intelectuales que Keynes consideraba esenciales para un buen economista: integrar razonamiento matemático, conocimiento histórico, visión política y reflexión filosófica.
De hecho, aun si la IA llegara a identificar relaciones causales, alguien tendrá que decidir qué preguntas vale la pena hacer, juzgar si los supuestos son razonables en un contexto institucional concreto y asumir la responsabilidad por las recomendaciones. Ese juicio, que Hayek reclamaba frente a la falsa precisión, difícilmente será delegable.
El futuro, al menos por el momento, no será una economía sin economistas, sino una obligada evolución hacia una formación académica y un ejercicio profesional diferentes, donde la IA sustituya numerosas tareas, pero también amplíe las posibilidades del análisis económico.
Bibliografía
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McFee, I. (2026, 20 de agosto). How AI is changing the role of economists. Oxford Economics. https://www.oxfordeconomics.com/resource/how-ai-is-changing-the-role-of-economists/
Oschinski, M., Spielmann, C., & Subbu-Rathinam, S. (2025). AI and the future of work for economists: Rethinking economics education (Discussion Paper No. 25/788). University of Bristol, School of Economics. https://www.bristol.ac.uk/efm/media/workingpapers/working_papers/pdffiles/dp25788.pdf
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