Durante los últimos meses he leído demasiadas veces que la inteligencia artificial va a destruir el empleo sofisticado. Abogados, programadores, analistas, diseñadores, redactores, consultores, financieros, administradores de sistemas, … todos en peligro. Todos en la misma lista de futuros damnificados, como si una tecnología pudiera borrar de golpe décadas de organización empresarial, relación con clientes, criterio profesional y conocimiento acumulado.
No digo que la Inteligencia Artificial no vaya a destruir tareas. Ya lo está haciendo. Tampoco digo que no haya empleos en riesgo. Sería ingenuo. Lo que me cuesta aceptar es la idea simple de que más IA significa automáticamente menos empleo. La historia de la tecnología suele ser bastante más incómoda que ese titular.
La imagen que compartía Apollo con datos semanales de empleo privado de ADP me parece una buena excusa para hablar de esto. El gráfico se titulaba “Jevons paradox in real time” y mostraba una creación de empleo positiva en Estados Unidos, no una caída abrupta. No prueba que la IA esté creando puestos por sí sola, pero sí desmonta una parte del relato más alarmista: si la destrucción masiva de empleo por IA ya estuviera en marcha de forma evidente, deberíamos verla con más claridad en los datos agregados.
A mí me parece que estamos mirando mal el problema. La IA no solo sustituye trabajo. También reduce el coste de hacer determinadas cosas. Y cuando algo se vuelve más barato, más rápido y más accesible, muchas veces no se usa menos. Se usa mucho más.
La paradoja de Jevons aplicada al trabajo intelectual
William Stanley Jevons explicó en 1865 algo que sigue siendo muy útil para entender la tecnología. Cuando las máquinas de vapor se hicieron más eficientes y necesitaron menos carbón por unidad de trabajo, el consumo total de carbón no cayó. Aumentó. La eficiencia abarató el uso de la energía, permitió nuevas industrias y multiplicó la demanda total.
Esa es la paradoja de Jevons: una mejora de eficiencia puede aumentar el consumo total del recurso que parecía que iba a ahorrar.
Con la IA puede estar ocurriendo algo parecido, pero aplicado al trabajo intelectual. Si redactar un informe cuesta menos, se harán más informes. Si programar una funcionalidad cuesta menos, se intentarán más productos. Si analizar un contrato es más rápido, se revisarán más contratos. Si crear campañas, documentación, soporte, análisis financiero o código es más barato, aparecen proyectos que antes no compensaban.
La Inteligencia Artificial baja el coste de producir conocimiento. Y cuando baja ese coste, el mercado no siempre responde reduciendo empleo. Puede responder ampliando el número de cosas que quiere hacer.
Esto ya pasó con los ordenadores personales. A finales de los 80 y principios de los 90 también se decía que el PC acabaría con gran parte del trabajo de oficina. Y sí, eliminó tareas. Desaparecieron muchos procesos manuales, cambiaron perfiles y se automatizaron trabajos repetitivos. Pero también nacieron categorías enteras: soporte técnico, administración de sistemas, software empresarial, diseño digital, bases de datos, comercio electrónico, marketing online, ciberseguridad, cloud, analítica, ERP, CRM y un largo etcétera.
La oficina no desapareció. Se llenó de pantallas.
Con la IA puede ocurrir algo parecido. No desaparecerá el trabajo intelectual, pero se va a llenar de agentes, modelos, copilotos, automatizaciones y nuevas expectativas de productividad.
Datos que invitan a frenar el alarmismo
Los datos de empleo no deben leerse como una verdad absoluta sobre la Inteligencia Artificial. El mercado laboral depende de tipos de interés, consumo, inversión, demografía, salarios, geopolítica y muchos otros factores. Pero sí sirven para poner límites al relato.
En abril de 2026, ADP estimó que el sector privado de Estados Unidos añadió 109.000 empleos y que el salario anual subió un 4,4 %. BLS, la oficina de estadísticas laborales estadounidense, publicó que el empleo no agrícola aumentó en 115.000 puestos ese mismo mes y que la tasa de paro se mantuvo en el 4,3 %. ADP también señalaba que, para las cuatro semanas terminadas el 9 de mayo de 2026, los empleadores privados añadieron una media de 35.750 puestos semanales.
No son datos de euforia, pero tampoco de colapso.
Indicador
Dato reciente
Lectura razonable
ADP, empleo privado en abril de 2026
+109.000 empleos
No muestra una destrucción agregada de empleo
ADP, salario anual en abril de 2026
+4,4 % interanual
Sigue existiendo presión salarial en parte del mercado
ADP NER Pulse, 4 semanas hasta 09/05/2026
+35.750 empleos semanales de media
La contratación se ralentiza, pero sigue positiva
BLS, empleo no agrícola en abril de 2026
+115.000 empleos
El mercado laboral sigue creando empleo
BLS, paro en abril de 2026
4,3 %
No hay señal de ruptura laboral general
BLS, proyección 2024-2034
+5,2 millones de empleos en EE. UU.
Crecimiento más lento, pero no desaparición del empleo
Lo interesante no es negar los riesgos. Lo interesante es separar tres cosas que se mezclan demasiado: sustitución de tareas, reestructuración de empresas y destrucción neta de empleo.
Una empresa puede despedir usando la IA como argumento. Otra puede estar corrigiendo excesos de contratación de 2021 y 2022. Otra puede externalizar. Otra puede automatizar tareas administrativas. Otra puede contratar perfiles de datos, automatización, seguridad o integración de IA. Meter todo eso en la misma frase, “la IA destruye empleo”, es cómodo, pero poco preciso.
También hay que mirar dónde se está moviendo la demanda. BLS proyecta que los empleos de oficina y soporte administrativo disminuirán durante la década 2024-2034, aunque seguirán generando unos 2 millones de vacantes anuales por sustitución de trabajadores que dejan esos puestos. Al mismo tiempo, las ocupaciones de informática y tecnología tenían en mayo de 2024 un salario anual mediano de 105.990 dólares, frente a 49.500 dólares para el conjunto de ocupaciones. Y dentro de esa familia, perfiles como analistas de sistemas o investigadores informáticos siguen proyectando crecimientos superiores a la media.
Área laboral
Dato BLS
Qué nos dice
Oficina y soporte administrativo
Empleo proyectado a la baja en 2024-2034
La automatización sí presiona tareas repetitivas
Oficina y soporte administrativo
Unos 2 millones de vacantes anuales
Incluso en áreas en descenso seguirá habiendo reemplazo
Informática y tecnología
105.990 dólares de salario mediano anual en 2024
El mercado premia perfiles técnicos
Todas las ocupaciones
49.500 dólares de salario mediano anual en 2024
La prima tecnológica sigue siendo muy alta
Analistas de sistemas
+9 % proyectado en 2024-2034
Más crecimiento que la media
Investigadores informáticos
+20 % proyectado en 2024-2034
La demanda de perfiles avanzados sigue creciendo
La foto real no es “todos pierden” ni “todos ganan”. Es una redistribución. Y, como casi siempre, quien se adapta antes captura más valor.
Ejemplos donde la eficiencia aumentó la demanda
La paradoja de Jevons no es una curiosidad histórica. La vemos una y otra vez.
Cuando el cloud hizo más barato lanzar infraestructura, no redujo el uso de servidores. Lo multiplicó. Antes una empresa tenía que comprar máquinas, provisionar espacio, montar red, prever capacidad y amortizar hardware. Con el cloud, desplegar una aplicación se volvió más fácil. Resultado: más aplicaciones, más entornos, más pruebas, más datos, más consumo de infraestructura.
Cuando las cámaras digitales y los móviles hicieron casi gratis sacar fotos, no hicimos menos fotos. Hicimos millones más.
Cuando el coste de publicar cayó con WordPress, redes sociales y newsletters, no se publicaron menos artículos. Se publicó una cantidad inmensa de contenido.
Cuando crear una tienda online se volvió más fácil con Shopify, WooCommerce o Prestashop, no desapareció el comercio. Aparecieron miles de pequeños comercios digitales que antes no habrían podido asumir el coste técnico.
Con la Inteligencia Artificial ocurre algo parecido. Si una pyme puede preparar una propuesta comercial en una hora en lugar de en una tarde, quizá no reduzca plantilla. Quizá prepare cinco propuestas más al mes. Si un desarrollador puede crear una prueba de concepto en dos días en lugar de dos semanas, quizá la empresa no despida al equipo. Quizá pruebe diez ideas que antes no pasaban del PowerPoint.
Tecnología
Qué abarató
Qué ocurrió después
PC en oficinas
Documentos, hojas de cálculo, gestión interna
Más información, más software, más procesos digitales
Cloud computing
Servidores y despliegues
Más aplicaciones, más entornos, más consumo de infraestructura
Cámaras digitales y móviles
Fotografía
Explosión del volumen de imágenes
WordPress y redes sociales
Publicación
Más medios, blogs, newsletters y contenido
Ecommerce SaaS
Tiendas online
Más negocios vendiendo en Internet
IA generativa
Texto, código, análisis, automatización
Más tareas posibles, más proyectos y más presión productiva
La clave es esta: cuando la unidad de trabajo baja de precio, el volumen puede subir.
El riesgo real: el empleo junior y la brecha de productividad
Ahora bien, no quiero caer en un optimismo ingenuo. Hay riesgos claros.
El primero está en los perfiles junior. Muchas tareas de entrada al mercado consisten en hacer borradores, revisar documentación, preparar informes, limpiar datos, redactar textos básicos, hacer pruebas, contestar tickets sencillos o escribir código poco complejo. Justo ahí la IA ayuda mucho.
Si las empresas eliminan demasiadas posiciones de entrada, pueden romper la cantera. Hoy parece eficiente sustituir parte del trabajo junior con IA. Mañana puede faltar gente con experiencia media porque nadie aprendió haciendo ese trabajo básico.
El segundo riesgo está en la brecha entre profesionales. Un abogado con IA no sustituye automáticamente a todos los abogados. Pero un abogado que usa IA bien puede trabajar mucho más rápido que otro que no la usa. Lo mismo ocurre con programadores, consultores, financieros, periodistas, técnicos de sistemas o responsables de marketing.
El tercero está en la concentración empresarial. Las grandes compañías pueden pagar mejores modelos, más contexto, más agentes, más integración con datos internos y más automatización. Las pymes pueden quedarse con versiones más limitadas si no tienen estrategia, presupuesto o conocimiento técnico. Esto puede abrir una brecha productiva muy seria.
El cuarto está en la energía y la infraestructura. Si la paradoja de Jevons se cumple en IA, no consumiremos menos cómputo por hacer modelos más eficientes. Consumiremos más. Más agentes, más inferencia, más centros de datos, más memoria, más redes, más electricidad. La eficiencia puede abaratar la inteligencia y, precisamente por eso, disparar su uso.
Mi lectura personal
Mi sensación es que la IA no va a destruir el trabajo de una forma lineal. Va a cambiar su precio.
Algunas tareas valdrán menos porque serán más fáciles de automatizar.Otras valdrán más porque coordinarán sistemas, personas, datos y decisiones. El valor se desplazará desde “hacer la tarea” hacia “saber qué tarea merece la pena hacer, con qué datos, bajo qué criterios y con qué responsabilidad”.
Esto me parece importante para cualquiera que dirija una empresa o un equipo. La pregunta no debería ser solo “¿cuánta gente puedo ahorrar con IA?”. Esa es una pregunta pobre. La pregunta buena es: “¿qué puedo hacer ahora que antes no era viable?”.
¿Puedo atender mejor a mis clientes? ¿Puedo documentar procesos que nunca documentábamos? ¿Puedo detectar errores antes? ¿Puedo lanzar más experimentos? ¿Puedo vender en más mercados? ¿Puedo hacer mejor seguimiento financiero? ¿Puedo mejorar seguridad? ¿Puedo dar herramientas a personas que antes estaban bloqueadas por falta de tiempo?
Ahí está la parte interesante.
La IA no elimina la necesidad de criterio. Al revés. Cuando producir se vuelve barato, decidir qué producir se vuelve más importante. Cuando generar texto es fácil, tener algo que decir importa más. Cuando escribir código se acelera, entender el problema pesa más. Cuando un agente puede ejecutar tareas, definir límites, permisos y objetivos se vuelve esencial.
La paradoja de Jevons aplicada a la IA no significa que todo vaya a ir bien. Significa que la eficiencia no garantiza una reducción del trabajo humano. Puede producir más demanda, más presión, más competencia y más actividad. También puede dejar atrás a quienes no se adapten.
No veo todavía una evidencia clara de que la IA esté destruyendo empleo de forma masiva en los datos agregados. Sí veo otra cosa: está cambiando la frontera de productividad. Y cuando esa frontera se mueve, cada empresa, cada profesional y cada país tiene que decidir si se queda mirando o aprende a trabajar con la nueva herramienta.
Los PCs no acabaron con la oficina. La transformaron.
La IA probablemente no acabará con el trabajo intelectual. Lo hará más exigente, más medido y más competitivo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la paradoja de Jevons aplicada a la IA?
Es la idea de que, si la IA hace más barato y eficiente producir conocimiento, código, análisis o contenido, la demanda total de esas tareas puede aumentar en lugar de caer.
¿La IA destruirá empleo?
Destruirá tareas y algunos puestos concretos, especialmente los más repetitivos. Pero los datos agregados aún no muestran una destrucción masiva de empleo atribuible claramente a la IA.
¿Qué perfiles pueden estar más presionados?
Los perfiles junior y las tareas de entrada basadas en trabajo repetitivo, revisión básica, redacción simple, soporte inicial o código poco complejo pueden verse más expuestos.
¿Qué deberían hacer empresas y profesionales?
Medir dónde la IA mejora productividad real, formar equipos, rediseñar procesos y usarla para ampliar capacidad, no solo para recortar costes a corto plazo.
Fuentes:
Apollo, “Zero Evidence of AI-Related Job Losses”.
Apollo, “The Jevons Employment Effect From AI”.
ADP Research, National Employment Report y NER Pulse.
U.S. Bureau of Labor Statistics, Employment Situation, abril de 2026.
U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Outlook Handbook.
Yale Energy History, William Stanley Jevons, The Coal Question.
OECD, trabajos sobre inteligencia artificial y empleo.
Ayer en una comida acabamos hablando de algo que parece cotidiano, pero explica bastante bien por qué tanta gente siente que la vida se ha encarecido de una forma extraña. Alguien se quejaba de lo que cuesta hoy ir a un concierto.Otro respondió que en 1995 tampoco íbamos todos los fines de semana a conciertos, festivales, restaurantes o escapadas internacionales. Y tenía razón. Pero la conversación se puso interesante cuando dejamos de discutir si antes se vivía mejor y empezamos a mirar qué cosas se han abaratado y cuáles se han disparado.
Porque la inflación no es una sola. Vivimos dentro de dos inflaciones distintas. Una afecta a los bienes que la tecnología, la globalización, la logística y la escala han conseguido abaratar de forma brutal. La otra afecta a todo aquello que sigue dependiendo de tiempo humano, presencia física, suelo escaso, talento irrepetible o experiencias limitadas. En la primera economía, el salario compra mucho más que hace treinta años. En la segunda, compra bastante menos.
Lo que se pudo fabricar mejor se volvió barato
Hay una parte de nuestra vida cotidiana que se ha abaratado tanto que casi hemos dejado de verla como riqueza. Un televisor de gran formato, que antes era un lujo reservado a pocos hogares, hoy se compra por una fracción de lo que costaba en términos reales. Un móvil de gama media actual tiene más capacidad de cálculo, cámara, pantalla y conectividad que equipos profesionales de hace no tanto. La ropa básica, con todos los problemas laborales y ambientales que puede haber detrás de ciertas cadenas de producción, cuesta muy poco si la comparamos con los salarios de hace tres décadas.
Lo mismo ha ocurrido con las comunicaciones. Quien vivió los noventa recuerda llamar con cuidado, mirar el reloj, pagar llamadas de larga distancia, usar tarjetas telefónicas o conectarse a Internet con la sensación de que cada minuto contaba. Hoy damos por hecho que podemos hablar, enviar vídeos, hacer videollamadas, escuchar música, trabajar en remoto y navegar casi sin límite desde un dispositivo que cabe en el bolsillo.
También viajar cambió de escala. Volar a Londres, Roma o París era antes una decisión importante para muchas familias. Hoy puede costar menos que una cena para dos si se compra con antelación y se aceptan las reglas del bajo coste. No siempre es cómodo, no siempre es tan barato como parece al principio, pero el salto es real.
Esto no ha pasado por casualidad. La productividad en la fabricación, la logística internacional, el software, la automatización y la competencia global han cambiado la estructura de costes. Donde antes había procesos lentos, caros y locales, ahora hay cadenas mundiales capaces de producir millones de unidades con una eficiencia difícil de imaginar hace treinta años.
Una camiseta básica lo explica bien. En 1995 podía costar unas 1.800 pesetas, alrededor de 11 euros. Hoy puede encontrarse entre 3 y 12 euros. No porque el algodón haya dejado de costar dinero, sino porque la cadena completa, desde el diseño hasta el transporte en contenedor, se ha comprimido. La productividad por trabajador ha crecido muchísimo.
Lo que exige tiempo humano se encareció
El contraste aparece cuando miramos un corte de pelo. En 1995 podía costar unas 600 pesetas, unos 3 euros, al menos en mi ciudad natal Herencia (Ciudad Real). Hoy es fácil pagar no menos de 21 ó 22 euros. Y, sin embargo, el servicio es básicamente el mismo: una persona, unas tijeras, un local, media hora y tu cabeza quieta.
No se puede producir un corte de pelo en una fábrica del sudeste asiático y traerlo en barco. No se puede acelerar demasiado sin estropear el resultado. No se puede atender a diez personas a la vez sin convertir el servicio en otra cosa. Esa es la clave.
William Baumol explicó este fenómeno en los años sesenta con la llamada enfermedad de los costes. Hay sectores donde la productividad mejora mucho, como la industria, la tecnología o el transporte. Y hay otros donde apenas puede mejorar sin destruir la esencia del servicio: educación presencial, cuidados, restauración, peluquería, música en directo, teatro, sanidad, clases particulares o servicios personales.
Un cuarteto de cuerda necesita hoy casi el mismo tiempo y los mismos músicos para tocar una pieza que hace dos siglos. Un profesor particular no puede dar una clase realmente personalizada a cien alumnos a la vez. Un camarero no puede multiplicar indefinidamente su productividad sin que el restaurante pierda calidad. Un cuidador de mayores no puede atender a muchas personas con la misma atención que a pocas.
Pero todos esos sectores compiten por trabajadores dentro de la misma economía. Si los salarios generales suben, ellos también tienen que pagar más, aunque su productividad no crezca al mismo ritmo. Por eso sus precios tienden a subir más.
Aquí está una parte importante del malestar actual. Muchas cosas materiales son más baratas que nunca, pero muchas experiencias y servicios presenciales son más caros que nunca. Podemos tener un televisor enorme en casa por poco dinero, pero ir al cine con la familia se ha convertido en una pequeña decisión presupuestaria. Podemos comprar ropa barata, pero cenar fuera con cierta frecuencia pesa mucho más en la cuenta. Podemos hablar gratis por videollamada con medio mundo, pero una clase particular, una consulta, una actividad infantil o una hora de pádel se pagan a precio de tiempo humano.
La experiencia se convirtió en estatus
Sobre esta diferencia económica hay otra capa: el estatus. Antes demostrar cierta posición podía consistir en tener coche, televisor, equipo de música o ropa de marca. Hoy muchos de esos bienes se han democratizado. Casi todo el mundo tiene una pantalla grande, un móvil capaz, acceso a plataformas y ropa suficiente.
El estatus se ha desplazado hacia lo vivido. Haber estado en ese concierto. Haber ido a ese restaurante. Haber viajado a ese destino. Haber conseguido entradas para ese partido. Haber llevado a los niños a ese parque temático. Haber participado en esa experiencia que otros ven en redes sociales.
Pine y Gilmore llamaron a esto la economía de la experiencia a finales de los noventa. Hoy lo vemos con claridad. La experiencia tiene dos características que empujan el precio: es limitada y se puede exhibir. Un artista internacional solo puede actuar unas noches en una ciudad. Un estadio tiene asientos finitos. Un restaurante de moda no puede duplicar mesas sin cambiar por completo la experiencia. Un parque temático tiene capacidad máxima. Una ciudad deseada tiene suelo limitado.
Cuando la demanda crece y la oferta no puede crecer igual, el precio sube. Y si además hay redes sociales, reventa, precios dinámicos y una cultura cada vez más basada en contar lo que se ha vivido, el efecto se amplifica.
Por eso no nos sorprende ver entradas de conciertos a 150, 200 o 500 euros. O partidos de fútbol que antes eran ocio popular y ahora empiezan a parecer un producto premium, al que ya no puede acceder cualquiera. O restaurantes donde reservar es parte del valor. O parques temáticos que ya no venden solo una entrada, sino acceso prioritario, paquetes, experiencias añadidas y hoteles.
No es solo inflación. Es escasez organizada alrededor del deseo.
La vivienda es el caso más doloroso
La vivienda merece un apartado propio, porque no encaja exactamente en la categoría de experiencia, pero comparte algo fundamental: no puede fabricarse libremente donde hace falta.
Un televisor se produce en una fábrica y se distribuye por todo el mundo. Una vivienda en Madrid, Barcelona, Málaga, Valencia o cualquier ciudad tensionada depende de suelo, permisos, financiación, normativa, construcción, ubicación, transporte, empleo cercano y expectativas de inversión. No puedes fabricar miles de pisos en otro continente y traerlos en contenedores.
Por eso la vivienda se ha convertido en el gran divisor generacional. Quien compró hace décadas accedió a un activo relativamente más barato y luego vio cómo se revalorizaba. Quien intenta comprar hoy se encuentra con precios altos desde el principio, salarios que no han crecido al mismo ritmo y alquileres que dificultan ahorrar para la entrada.
Esta es quizá la expresión más dura de las dos inflaciones. La tecnología te da más por menos. La vivienda te pide más por lo mismo, o incluso por menos. Puedes llevar en el bolsillo un móvil que habría parecido ciencia ficción en 1995, pero te cuesta mucho más vivir cerca de tu trabajo o formar una familia sin depender de ayuda externa.
No todo era mejor antes, pero algunas cosas estaban más cerca
Conviene no caer en la nostalgia fácil. En 1995 había menos opciones, menos conectividad, menos comodidad digital, menos acceso a información, menos facilidad para viajar y menos herramientas para crear, aprender o emprender. Muchas cosas eran peores. Muchas eran más lentas. Algunas, directamente, no existían.
Pero también es verdad que ciertos objetivos básicos estaban más cerca para una parte de la clase media. Comprar una vivienda, formar una familia, pagar actividades de los hijos o acceder a cierto ocio local no parecían tan alejados del salario. No porque todo fuera barato, sino porque la estructura de precios era distinta.
Hoy la abundancia se concentra en lo replicable. Tenemos música infinita, vídeo infinito, información infinita, ropa barata, pantallas baratas, comunicación barata y vuelos más accesibles. La escasez se concentra en lo presencial, lo localizado, lo humano y lo simbólico. Tiempo, suelo, cuidado, atención, talento, exclusividad y experiencias.
Ahí nace la paradoja de nuestro tiempo: vivimos rodeados de tecnología extraordinaria, pero muchas personas sienten que la vida normal se ha vuelto más cara. Y no están necesariamente equivocadas. Lo que ocurre es que “vida normal” ya no se compone solo de bienes industriales baratos. También incluye vivienda, ocio familiar, cuidados, educación, salud, deporte, restauración y pertenencia social. Justo las categorías donde la productividad no ha crecido igual o donde la oferta es limitada.
No vivimos simplemente en una economía cara. Vivimos en una economía partida. Donde hay escala, software y competencia global, somos más ricos que nunca. Donde hay presencia humana, suelo escaso y experiencias deseadas, somos más pobres de lo que esperábamos.
Por eso alguien puede decir con razón que nunca hemos tenido tanto por tan poco. Y otro puede contestar, también con razón, que salir una tarde con su familia se ha convertido en un lujo. Los dos están mirando precios reales. Solo que miran inflaciones distintas.
Preguntas frecuentes
¿Qué significa que vivimos dentro de dos inflaciones?
Significa que algunos bienes, como tecnología, ropa básica o telecomunicaciones, se han abaratado en términos relativos, mientras muchos servicios presenciales, ocio, vivienda y experiencias se han encarecido mucho más que los salarios.
¿Qué es la enfermedad de costes de Baumol?
Es una teoría económica que explica por qué ciertos servicios suben de precio aunque no mejoren mucho su productividad. Si requieren tiempo humano difícil de automatizar, sus costes crecen con los salarios generales.
¿Por qué los conciertos, restaurantes o partidos son cada vez más caros?
Porque son experiencias con oferta limitada y demanda creciente. Un estadio tiene asientos finitos, un artista solo puede actuar ciertos días y un restaurante no puede duplicar mesas sin cambiar su propuesta.
¿Por qué la tecnología parece tan barata comparada con otros gastos?
Porque la fabricación, el software, la automatización y la logística global han multiplicado la productividad. Eso permite vender productos mucho mejores por menos dinero relativo que hace treinta años.
Llevo años viendo el mismo patrón repetirse con los grandes hiperescalares: primero resuelven un problema interno con una escala que casi nadie puede igualar, después convierten esa infraestructura en producto y, cuando el mercado se da cuenta, ya no están compitiendo en una categoría concreta, sino condicionando varias a la vez. Amazon es probablemente el ejemplo más claro.
Durante mucho tiempo se ha hablado de Amazon como si fuera una tienda online enorme. Esa descripción se quedó corta hace años.Amazon es marketplace, operador logístico, proveedor cloud, red publicitaria, plataforma audiovisual, fabricante de dispositivos, actor en salud, empresa de satélites, proveedor de Inteligencia Artificial y ahora también quiere vender al mundo su cadena de suministro como servicio. No es una empresa que haya crecido mucho en un sector. Es una compañía que ha ido entrando en las capas que conectan al consumidor, al vendedor, al desarrollador, al anunciante y al proveedor de infraestructura.
En 2025, Amazon alcanzó 716.900 millones de dólares en ventas netas. AWS facturó 128.700 millones y generó 45.600 millones de beneficio operativo. Ese dato importa porque muestra que el cloud no es una línea secundaria, sino una de las grandes fuentes de rentabilidad del grupo. Mientras tanto, la compañía reconoce crecimientos fuertes en publicidad, suscripciones, ventas de terceros e infraestructura tecnológica, con inversiones crecientes en Inteligencia Artificial.
El patrón Amazon: construir para sí misma y venderlo después
AWS nació porque Amazon necesitaba infraestructura tecnológica para su propio negocio. Con el tiempo, esa capacidad interna se convirtió en un producto para terceros y acabó cambiando la industria cloud. Ahora Amazon está intentando una jugada parecida con la logística.
El lanzamiento de Amazon Supply Chain Services (ASCS) abre su red de transporte, distribución, fulfillment y paquetería a empresas de todos los tamaños, aunque no vendan en Amazon. La compañía habla de mover, almacenar y entregar desde materias primas hasta productos terminados usando la misma cadena de suministro que sostiene Amazon y a sus vendedores independientes. Entre los primeros clientes figuran Procter & Gamble, 3M, Lands’ End y American Eagle Outfitters.
La parte inquietante no es que Amazon compita con UPS, FedEx o DHL. Eso ya era evidente desde hace tiempo. La parte relevante es que Amazon no quiere ser simplemente un operador logístico. Quiere controlar la cadena completa: la demanda, el inventario, el anuncio, el almacén, la entrega, la devolución y, cada vez más, la infraestructura digital donde se ejecuta todo eso.
Si una marca vende en Amazon, paga comisiones. Si quiere destacar, paga publicidad. Si quiere entregar rápido, usa FBA. Si quiere mover mercancía entre países, ahora puede usar ASCS. Si quiere alojar tecnología, puede usar AWS. Si quiere Inteligencia Artificial, puede usar Bedrock, Trainium, Inferentia o servicios de terceros dentro de AWS. Cada servicio puede tener sentido por separado. La suma empieza a parecer una dependencia estructural.
No diría que Amazon tenga un monopolio legal en todos los mercados donde opera. Eso sería impreciso. En cloud compite con Microsoft y Google. En logística compite con UPS, FedEx, DHL, Maersk, DSV o Kuehne+Nagel. En ecommerce compite con Walmart, Alibaba, Temu, Shein, Shopify, eBay y muchos retailers tradicionales. En publicidad sigue lejos de Google y Meta en muchos segmentos. Pero el problema real no está solo en la cuota de cada mercado. Está en la capacidad de conectar mercados.
Capa que ocupa Amazon
Qué controla o intenta controlar
Competidores principales
Ecommerce y marketplace
Venta directa, vendedores terceros, Buy Box, Prime
Walmart, eBay, Shopify, Alibaba, Temu, Shein, Mercado Libre
Logística y fulfillment
Almacenes, inventario, preparación de pedidos, última milla, ASCS
UPS, FedEx, DHL, USPS, Maersk, DSV, GXO, XPO
Cloud e infraestructura
AWS, computación, almacenamiento, bases de datos, IA, chips propios
Microsoft Azure, Google Cloud, Oracle Cloud, IBM, Stackscale, Aire, OVHcloud, proveedores europeos
Publicidad
Amazon Ads, retail media, anuncios sobre intención de compra
Google, Meta, TikTok, Walmart Connect, The Trade Desk, Criteo
Entretenimiento
Prime Video, Twitch, MGM, música, audiolibros, deportes
Netflix, YouTube, Disney+, Apple TV+, Spotify, DAZN
Dispositivos y hogar
Alexa, Echo, Fire TV, Ring, Blink, eero, Kindle
Apple, Google, Samsung, Roku, Xiaomi, Sonos
Salud y farmacia
Amazon Pharmacy, One Medical, servicios sanitarios digitales
Amazon Pay, financiación, herramientas para sellers
PayPal, Stripe, Adyen, Klarna, bancos, fintech
Esta tabla es el resumen del problema. Cada rival ve una parte. UPS ve la logística. Microsoft ve el cloud. Google ve la publicidad y la IA. Walmart ve el retail. Netflix ve el entretenimiento. Pero Amazon conecta esas piezas en una misma maquinaria.
Europa ve el riesgo, pero llega tarde
Desde Europa, esto debería preocuparnos más de lo que parece. Aquí hablamos mucho de soberanía digital, protección de datos, competencia y dependencia tecnológica, pero la realidad es bastante dura: las grandes plataformas estadounidenses siguen ocupando las capas críticas de nuestra economía digital.
El Parlamento Europeo ha señalado que AWS, Microsoft Azure y Google Cloud concentran alrededor del 70 % del mercado cloud de la UE, mientras la cuota conjunta de los proveedores europeos cayó hasta aproximadamente el 13 % en 2022. También apunta que alrededor del 80 % del gasto corporativo europeo en software y cloud fluye hacia proveedores estadounidenses.
Esto no significa que haya que dejar de usar tecnología estadounidense ni caer en un discurso simplista. Yo mismo trabajo en infraestructura y sé perfectamente que muchas empresas usan AWS, Azure o Google Cloud porque resuelven problemas reales, tienen servicios maduros y permiten avanzar rápido. El problema aparece cuando esa comodidad se convierte en una trampa de dependencia.
Europa ha empezado a reaccionar. La Comisión Europea designó a Amazon como gatekeeper bajo la Ley de Mercados Digitales para dos servicios de plataforma: Marketplace y Amazon Advertising. Eso reconoce que Amazon no es solo un comercio grande, sino un intermediario con capacidad para influir en el acceso de empresas y consumidores al mercado digital.
Amazon Store también aparece bajo la supervisión de la Comisión como very large online platform dentro del marco del Reglamento de Servicios Digitales, con 181,3 millones de usuarios activos mensuales medios en la UE según la información publicada por Bruselas. Esa categoría implica obligaciones reforzadas en transparencia, gestión de riesgos y rendición de cuentas.
También existe el Data Act, que busca facilitar el cambio entre proveedores cloud, reducir el bloqueo de cliente y hacer que la portabilidad sea más sencilla. La Comisión Europea habla de switching rápido, gratuito y tecnológicamente fluido entre proveedores, además de más interoperabilidad y salvaguardas sobre transferencias internacionales de datos.
Todo esto va en la buena dirección. Pero llega tarde y va por partes. Un expediente mira el marketplace. Otro mira la publicidad. Otro mira el cloud. Otro mira la protección de datos. Otro mira la logística. Amazon, mientras tanto, no piensa por expedientes. Piensa por capas.
La comodidad como jaula
Me preocupa especialmente que muchas empresas entren en esta dependencia sin percibirla. Primero venden en Amazon porque ahí están los clientes. Después contratan fulfillment porque necesitan entregar rápido. Más tarde pagan publicidad porque, si no, desaparecen en los resultados. Luego usan AWS porque sus equipos técnicos ya lo conocen. Ahora podrían usar ASCS para mover inventario incluso fuera del marketplace.
Visto paso a paso, todo parece racional. Visto en conjunto, la empresa va dejando partes sensibles de su operación en manos del mismo proveedor. Y cuando quieres salir, descubres que no se trata solo de cambiar una herramienta, sino de reconstruir procesos, datos, contratos, hábitos de usuario y flujos de venta.
En tecnología conocemos bien este problema. Lo llamamos vendor lock-in. En ecommerce y logística deberíamos empezar a usar una expresión parecida: operational lock-in. No estás atado solo por APIs o bases de datos propietarias. Estás atado porque tu negocio funciona a través de una red que no controlas.
Amazon no necesita obligarte a quedarte. Le basta con hacer que salir sea más incómodo que entrar.
Ahí es donde el discurso del monopolio necesita matices. No hace falta imaginar una conspiración. Amazon hace lo que debe hacer una empresa privada: crecer, vender más, mejorar márgenes y aprovechar sus ventajas. El problema es que, cuando una compañía alcanza esa escala, sus decisiones dejan de afectar solo a sus accionistas y clientes. Empiezan a condicionar mercados enteros.
La pregunta no es si Amazon innova. Claro que innova. La pregunta es si queremos que una misma empresa controle tantas capas de la economía digital y física que competir fuera de su órbita sea cada vez más difícil.
Qué deberíamos hacer desde Europa
Europa no puede responder solo con multas años después. Tampoco puede limitarse a pedir “soberanía digital” en discursos mientras administraciones, empresas públicas y grandes corporaciones siguen concentrando cargas, datos y procesos en los mismos tres o cuatro proveedores.
La respuesta tiene que ser más práctica. Primero, compras públicas que valoren de verdad la portabilidad, la reversibilidad y la soberanía operativa. Segundo, empresas que diseñen arquitecturas pensando en poder salir, no solo en desplegar rápido. Tercero, apoyo real a proveedores europeos de cloud, ciberseguridad, software empresarial, logística tecnológica y servicios gestionados. Cuarto, regulación que mire el poder acumulado entre capas, no solo el abuso aislado en una categoría.
También hace falta más cultura empresarial. Muchos directivos todavía ven la infraestructura como un coste y la plataforma como una comodidad. Pero la infraestructura decide hasta dónde puedes negociar, migrar, proteger datos y mantener margen de maniobra. Esto vale para cloud, para IA, para logística, para ecommerce y para cualquier negocio que dependa de plataformas.
No se trata de demonizar Amazon. Sería absurdo. La compañía ha construido servicios excelentes, ha elevado expectativas de entrega y ha simplificado operaciones a millones de empresas. Pero precisamente por eso hay que mirarla con más cuidado. Las infraestructuras que funcionan muy bien se vuelven invisibles. Y cuando una infraestructura privada se vuelve invisible, también se vuelve muy difícil de cuestionar.
Mi lectura personal es sencilla: Amazon no está “entrando” en nuevos sectores de forma casual. Está ocupando los puntos de control de la economía moderna. Donde hay demanda, datos, logística, cómputo, publicidad o relación con el cliente, Amazon intenta estar. Y cuando está en varias capas a la vez, su poder no se mide solo por cuota de mercado, sino por dependencia.
ASCS es una señal más. No será la última. La pregunta es si Europa, sus empresas y sus reguladores van a aprender a tiempo que la competencia del futuro no se juega solo entre productos, sino entre infraestructuras. Y si no construimos alternativas reales, abiertas y cercanas, acabaremos llamando “eficiencia” a lo que en la práctica será dependencia.
Preguntas frecuentes
¿Amazon es un monopolio?
No en sentido legal absoluto en todos los mercados. Pero sí acumula poder en muchas capas a la vez: ecommerce, cloud, logística, publicidad, dispositivos, entretenimiento, salud e Inteligencia Artificial. Esa acumulación puede crear dependencias muy difíciles de romper.
¿Por qué ASCS es tan importante?
Porque convierte la red logística de Amazon en un servicio abierto a terceros. No se limita a entregar paquetes: puede mover mercancías, almacenar inventario, preparar pedidos y gestionar entregas fuera del marketplace de Amazon.
¿Qué riesgo tiene esto para Europa?
Europa ya depende mucho de proveedores estadounidenses en cloud, software y plataformas digitales. Si además la logística, la publicidad y la IA se concentran en los mismos actores, la soberanía digital y operativa se debilita.
¿Qué pueden hacer las empresas?
Diseñar desde el principio estrategias de salida, evitar dependencias innecesarias, negociar portabilidad, diversificar proveedores y valorar opciones europeas cuando tengan sentido técnico, económico y regulatorio.
