14 de agosto de 2026 # Reciclar a la gente es el plan de todos para la IA. La evidencia no da para tanto  *Anthropic ha revisado cincuenta años de ensayos sobre formación de trabajadores desplazados. Funciona, y funciona poco. Lo único que multiplica ese resultado no es el curso, y una empresa lo tiene mucho más a mano que un gobierno.* Cuando en un comité de dirección sale el tema del empleo y la IA, la conversación acaba casi siempre en el mismo sitio. Alguien dice "habrá que reciclar al personal" y todo el mundo asiente. Se dice con tranquilidad, como quien menciona un trámite ya resuelto o al menos con una solución conocida. En los planes de la administración pública pasa algo parecido. La formación es la respuesta por defecto, la que no se discute, la que sale en todas las páginas sobre automatización, llámese *digital literacy*, *AI fluency* o con el término de moda del momento. Este 12 de agosto Anthropic ha publicado una revisión de la evidencia sobre esos programas, firmada por David Roodman y Maxim Massenkoff. Son 123 páginas para contestar a una pregunta bastante simple: si la IA deja gente sin trabajo, ¿sirve de algo formarla? El informe se basa en los programas de reciclaje laboral en EEUU durante los últimos 50 años, y añade reflexiones propias sobre la IA El informe, procesado en español apartado por apartado, lo he dejado en [[El Abismo de Máquina/Ecos/2026.08/Eco-Funcionan-Programas-Reciclaje|este eco]]. Si te vas allí y no quieres los cincuenta años de evidencia, salta al apartado 8, que es donde trasladan todo eso a la IA. Aquí van los números justos y lo que me ha hecho pensar, que es bastante. ## Los números, en corto  Estados Unidos lleva desde la administración Kennedy metiendo dinero público en formación de trabajadores: en 2017 fueron 14.000 millones de dólares y 10,7 millones de personas atendidas. Y a diferencia de casi todo lo demás en política pública, esto se ha medido bien, con grupo de control y seguimiento contra los datos de la Seguridad Social. Los autores reúnen 146 estimaciones de 56 ensayos aleatorizados desde 1973. El resultado medio es este. El programa típico dura seis meses y cuesta unos 13.000 dólares por persona. Sube el empleo entre dos y tres puntos porcentuales y los ingresos unos 1.000 dólares al año. A los cinco años ha bajado a punto y medio. Las cuentas salen, más o menos, porque el Estado recupera el 76% vía impuestos y prestaciones que deja de pagar. **Como gasto público es defendible. Como respuesta a una crisis de empleo, dos puntos no arreglan nada**. Los tres grandes programas federales lo dejan más claro. La JTPA de los ochenta dio tres puntos de empleo en adultos y nada en jóvenes. El Job Corps, el más intensivo de todos, con seguimiento a veinte años contra los datos de Hacienda, salió prácticamente en cero. El WIA, entre 2010 y 2012, cero también en los cuatro paneles. Y hay un puñado de programas privados, los sectoriales, que sacan de cinco a diez veces esos resultados. Ahí está lo interesante. Y ahí empieza la trampa. ## El ingrediente que multiplica los resultados  Cuando el meta-análisis busca qué característica se asocia con más impacto, la respuesta no es la calidad del temario, ni las horas, ni el prestigio del centro. Es el compromiso de contratación por parte del empleador. Y no lo mejora un poco. Multiplica los ingresos por un orden de magnitud. De hecho la definición que dan de programa sectorial es bastante prosaica. Es aquel en el que los empleadores participan en el diseño del temario. Nada más. Per Scholas forma en soporte informático en el Bronx. Project QUEST trabaja con hospitales de San Antonio. Year Up sube los ingresos 8.000 dólares al año, y no se cae ni a los siete. Lo que están midiendo, entonces, no es una escuela. Es una agencia de colocación con un curso intensivo dentro. Y la trampa tiene dos partes. La primera es que estos programas eligen mucho: Per Scholas acepta a un 7% de los que se presentan, y el conjunto rechaza a más del 80%. Cuando te quedas con los mejores siete de cada cien y luego enseñas los resultados, una parte de esos resultados es la elección y no la enseñanza. La segunda es que no se dejan copiar. El Center for Employment Training de San José fue el programa estrella de los ochenta y se replicó en catorce sedes. Fracasó en casi todas. La explicación de los evaluadores es que CET-San José había crecido durante veinte años, con un fundador y un equipo muy metidos y unos vínculos con el tejido local que no aparecen porque tú abras una oficina. Con WorkAdvance pasó parecido. La única excepción clara es Year Up. Así que lo que funciona depende de relaciones construidas durante décadas y de rechazar a la mayoría de la gente. Que son justo las dos cosas que no puede hacer un programa público de escala nacional. ## Dentro de una empresa esto se lee al revés  Aquí es donde el informe deja de ser una lectura de política pública y se vuelve útil. Fíjate en lo que le falta al Estado para montar un programa sectorial. Le falta ser el empleador. No puede garantizar la contratación, no sabe con seis meses de antelación qué perfiles va a pedir el mercado, y no puede permitirse rechazar al 93% de sus ciudadanos. Una empresa tiene las tres cosas. Sabe qué puestos va a necesitar, puede comprometer la plaza por escrito y elige a quién forma. Sobre el papel, cualquier empresa mediana está en mejor posición para hacer una reconversión que funcione que el mejor programa gubernamental jamás evaluado. Y luego mira lo que se hace en realidad. Un catálogo de cursos, una campaña interna, un porcentaje de plantilla formada y un informe en el comité en diciembre. Eso no es un programa sectorial. Eso es exactamente el brazo del WIA que dio cero durante tres años, y encima sin grupo de control para enterarte. Al procesar el informe, la IA me dejó esta frase en el apartado de los programas sectoriales, y es la más afilada de todo el eco: > [!cite] [...] los programas de formación que prometen empleabilidad **sin implicar activamente a empleadores** reales en el diseño y en el compromiso de contratación **probablemente están vendiendo humo**, por bien diseñado que esté el contenido. Suscribo. Y aplica igual al catálogo interno de una empresa que a un programa público o a un máster. La diferencia entre las dos cosas cabe en una pregunta: **al acabar esta formación, ¿hay un puesto real esperando a esta persona, y quién firma que existe?** Si no hay respuesta, estás midiendo horas de curso. Con las métricas conviene tener cuidado, además, porque este campo ya ha hecho trampas ahí. La JTPA evaluaba a las agencias locales por resultados administrativos, y las agencias respondieron seleccionando a los candidatos más fáciles de colocar. Le llaman *creaming*, y es el mismo problema del que hablaba en [[Posts/2026.08/04-El-efecto-cobra-en-las-métricas-de-IA|el efecto cobra]]: pones un indicador, la gente optimiza el indicador y el problema sigue donde estaba. ## Tres cosas que me han descolocado  Hay tres hallazgos sueltos en el informe que no encajan del todo con la historia principal, y son los que llevo dos días rumiando. **El primero, en Dinamarca.** Aprovechando que allí el orientador que te toca sale casi por sorteo, estudiaron 167.000 episodios de desempleo. La formación en aula sube el empleo un 16% a los dos años, que está muy bien. Lo raro viene después: **los que abandonaron el curso a mitad sacaron casi el mismo beneficio que los que lo terminaron**. No sé qué hacer con eso, y creo que los autores tampoco. Igual el valor no está en el contenido del curso sino en la señal de haberlo intentado, o en que te obliga a reorganizar la búsqueda durante unos meses. Si alguien está midiendo su plan de formación por horas completadas, ese dato debería quitarle un poco el sueño. **El segundo, en Francia**, enterrado en los apéndices. Ayudaron a fondo a un grupo de parados a buscar trabajo y lo encontraron antes. Pero se lo quitaron a otros parados que no estaban en el programa, y así el beneficio neto casi desaparecía. Si no hay puestos, colocar mejor a unos deja fuera a otros. Los autores creen que eso pesa menos cuando la formación enseña algo de verdad y apunta a puestos que nadie cubre. Aun así, el aviso queda. **El tercero, quién está más en riesgo.** Manning y Aguirre miran 356 profesiones y cruzan dos cosas: cuánto expone cada una a la IA y cuánto margen tiene esa gente para adaptarse. Los que peor salen no son los de los titulares. Son los administrativos y el personal de secretaría: de los más expuestos de la lista, y de los que menos margen tienen para moverse. Mucha gente y poco colchón. ## La pega que afecta a medio informe  Toda esta evidencia viene de programas de semanas o meses dirigidos a personas de rentas bajas, con historiales de desempleo largo. Si la IA golpea primero a perfiles de cuello blanco cualificados, la población desplazada no se parece nada a esa. Sería la más formada y mejor pagada de la historia, con ahorro, con estudios y con soltura para moverse en el mercado laboral. Y para ese perfil, la reconversión no dura seis meses. El informe cita un caso danés de trabajadores con lesiones graves que volvieron a la universidad: acabaron ganando un 25% más, pero después de cuatro años de estudios. Un ciclo así rompe el modelo sectorial, que vive de anticipar qué destrezas harán falta dentro de unos meses. A cuatro años vista nadie tiene ni idea de qué va a hacer falta. O sea que este informe contesta muy bien a una pregunta parecida a la nuestra, y no exactamente a la nuestra. Los autores lo dicen ellos mismos en la primera página, cosa que tiene mérito. Y ya que estamos, mi parte: yo doy clase y dirijo programas de formación, así que vivo de esto en parte. Un informe que dice que la formación rinde menos de lo que se cree me toca de lleno, y me parece que hay que decirlo antes de opinar. > Hay algo que el informe no mide, que me ronda desde hace tiempo, y el dato danés me lo recuerda. Si abandonar el curso a mitad rinde casi igual que terminarlo, a lo mejor buena parte del efecto no está en la formación, sino en la persona que decidió moverse. La formación pesa mucho. Pero la [[Newsletter/2025/48-Agencia-y-habilidades|agencia]] de cada uno, lo que decides hacer por tu cuenta sin que nadie te apunte a nada, pesa tanto o más. Y esa no te la da ningún programa. > Llevo un tiempo dándole vueltas a un método de formación propio que empiece por ahí. Mezclando agencia personal con formación estructurada de la buena. Si sale, lo cuento en unos meses. ## Un simulacro antes del incendio  La recomendación del informe se llama *fire drill*, simulacro de incendio. En vez de esperar a la crisis para improvisar, coges hoy uno de los modelos que ya han funcionado, lo escalas deprisa con un grupo concreto de trabajadores y mides el resultado con rigor. Practicar la evacuación antes de que haya fuego. Traducido a una empresa sería más o menos esto: - Elige un puesto que sepas que va a cambiar en los próximos dos años. Uno solo, con nombre. - Diseña la reconversión con quien vaya a contratar al final, no con el proveedor de formación. - Comprométete con la plaza de salida por escrito. - Mide empleo e ingresos reales a dos años, no horas ni satisfacción del alumno. - Cuenta lo que salga, aunque salga mal. No es un plan para toda la plantilla. Es un ensayo con veinte personas para saber si sabes hacer esto antes de tener que hacerlo con dos mil. El informe cierra con una comparación que se me ha quedado. Cuando llegó el automóvil, los cocheros de caballos vieron subir sus salarios aunque el sector se hundía, porque la transición fue lenta y al final quedaban pocos. Los ascensoristas, los proyeccionistas de cine y las telefonistas, en cambio, de quedaron sin trabajo muy rápidamente. La diferencia entre ser cochero y ser telefonista no fue el tamaño del cambio. Fue la velocidad. A qué velocidad va a ir esta, no lo sé. Mi apuesta es que lo iremos viendo sobre la marcha, como siempre. Pero aprender ahora cómo funciona la reconversión, y sobre todo cómo no funciona, sale barato comparado con descubrirlo cuando ya haga falta. Y si algo hay que quedarse de las 123 páginas, es la pregunta de antes. ¿Hay un puesto real al final, y quién firma que existe? --- Publicado el 14 de agosto de 2026, [LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/reciclar-la-gente-es-el-plan-de-todos-para-ia-da-david-hurtado-tor%25C3%25A1n-tayie), [Substack](https://davidhurtado.substack.com/p/reciclar-a-la-gente-es-el-plan-de?r=4uyjfg&utm_campaign=post&utm_medium=web&showWelcomeOnShare=true), [X](https://x.com/dhtoran/status/2088192062344605977?s=20)