IA divide empresas en dos velocidades: PwC 2026 lo confirma

Por qué la IA está creando un mercado laboral de dos velocidades

La inteligencia artificial ya no divide a las empresas entre las que la usan y las que no: las divide entre las que la integran en su modelo de negocio y las que todavía la tratan como un experimento. Esa es la lectura central del PwC 2026 AI Jobs Barometer, presentado este año tras analizar más de 1.000 millones de ofertas de empleo a nivel global. El informe confirma que la tecnología no está reemplazando puestos: está separando a las organizaciones en dos carriles con dinámicas muy distintas de crecimiento, salarios y plantilla.

La diferencia entre un carril y otro no es de tamaño ni de presupuesto, sino de cuán profundo está el cambio. Las empresas que tratan la IA como infraestructura —no como herramienta puntual— están capturando ventajas que se acumulan año tras año. Las que todavía la prueban “a ver qué pasa” están perdiendo terreno sin darse cuenta.

Las cifras de PwC: dónde está la brecha

El reporte distingue entre empleos «profesionalizados» —donde la IA potencia a especialistas— y «democratizados», donde la tecnología permite que personas con menos experiencia ejecuten tareas antes reservadas a expertos. Los primeros crecen al doble de velocidad que los segundos y pagan salarios 42% superiores, según relevamientos citados por Clarín a partir del informe de PwC.

🤖 La IA no es solo para leer sobre ella

En la comunidad la aplicamos: automatización, agentes IA y herramientas reales para emprender, no solo para informarte.

👥 Aplicarla en la comunidad

Las cifras globales recogidas por Business Insider a partir del mismo barómetro son todavía más claras:

Las compañías más expuestas a IA crecieron su plantilla un 52% desde 2018, frente a 36% de las menos expuestas.
Los salarios en las más expuestas subieron 24%, contra 17% en las menos expuestas.
Las llamadas «superestrellas» —el 20% de empresas con mayor exposición— acumularon un crecimiento de productividad del 163% desde 2018, casi cinco veces por encima del promedio del resto.
Entre 2018 y 2025, los sectores más intensivos en IA alcanzaron un 34% de crecimiento de productividad, frente a 24% en los rezagados.

El propio Mohamed Kande, chairman global de PwC, lo resumió así en una entrevista con CNBC recogida por Business Insider: las empresas que adoptan IA «a escala» están aumentando plantilla, no recortándola, porque necesitan más gente para abrazar la tecnología. Y advirtió que el valor del empleado «se multiplica» cuanto más usa IA.

Hay, eso sí, un sector donde el avance preocupa: los puestos junior muy expuestos a IA se estancaron. En EE. UU., los roles de entrada que no fueron “seniorizados” cayeron 10% entre 2019 y 2025, mientras que los que sí se reformularon para exigir habilidades senior crecieron 35%. Para un founder, eso significa que la IA no elimina el trabajo junior: elimina el trabajo junior repetitivo.

Qué está pasando en LATAM (y Argentina)

La región llega tarde a la conversación sobre IA, pero con un ángulo muy concreto. Según el relevamiento de PwC citado por Clarín, en América Latina el foco está puesto en eficiencia operativa, automatización de tareas y apoyo a la toma de decisiones, mucho más que en debates teóricos sobre potencial. Argentina replica esa lógica: adopción para resolver problemas específicos del negocio y acelerar la transformación digital.

El artículo recoge el testimonio de directivos argentinos en el ciclo Visión 360° de Clarín, donde quedó claro que las grandes corporaciones locales ya pasaron la fase de curiosidad:

Personal (telecomunicaciones): pasó del uso personal de ChatGPT a integrar IA generativa en sus equipos sin que sea “algo exclusivo del área de datos”, según contó Mariela Fiorenzo, senior manager data office.
Naranja X: trabaja en reskilling y upskilling interno y de clientes en paralelo, dijo Cristian Deferrari, head de plataformas & gen AI.
Unilever: opera su propio Beauty AI Studio, una productora de IA generativa que acelera la creación de piezas de comunicación.
AUSA: implementó peajes «free flow» sin cabinas en autopistas de Buenos Aires; según su director de tecnología aplicada Federico Larrory, las cámaras y radares digitales ayudaron a reducir la tasa de accidentes un 50%.
Aeropuertos Argentina: desarrolla un asistente para decidir cuándo aplicar químicos descongelantes en pistas, además de perseguir el modelo de «equipos híbridos» donde cada empleado tenga asistentes digitales.

Julia Pomares, directora para LATAM de la Global Initiative for Digital Empowerment (GIDE), resumió los tres estadios de adopción que recorren las empresas: uso espontáneo → proyectos piloto → integración sistémica. La mayoría en Argentina, dice, están entre los dos últimos.

El agente de IA ya no es experimental

Si la IA generativa fue la conversación de 2024 y 2025, los agentes de IA son la de 2026. Y los números empiezan a ser serios.

El informe «El estado de la IA en 2026» de McKinsey, citado por Clarín, muestra que el 40% de las grandes organizaciones (con ingresos anuales superiores a USD 1.000 millones) declaró haber ampliado el uso de agentes de IA, frente al 27% del año anterior. En empresas más pequeñas, el porcentaje se mantuvo estable en 22%. La brecha entre grande y chico, otra vez, se amplía.

Datos adicionales del mismo reporte, publicados por CIO Economic Times, refuerzan la tendencia:

El 32% de las organizaciones decidió dejar de comprar algún producto de software porque podían construirlo internamente con herramientas de coding agentic.
En el sector tecnológico, ese porcentaje sube al 41%; en instituciones financieras, al 36%; en medios y telecomunicaciones, al 34%.
El 44% de los encuestados dice que la IA ya está escalando en toda su organización, frente al 38% del año anterior.
El 56% ya despliega IA en tres o más funciones, cuando el año pasado era 51%.

Para dimensionar la velocidad, el Agentic Enterprise Index 2026 de Salesforce, reportado por ZDNet, indica que el número promedio de agentes en producción por empresa pasó de 5 en febrero de 2025 a 13 en abril de 2026 —casi se triplicó en 14 meses—. Y un dato clave: 7 de cada 10 sesiones de atención al cliente en Salesforce hoy son resueltas por agentes autónomos, frente a cero a comienzos de 2024. El agente no es futuro: es presente operativo.

Qué significa esto para tu startup

La evidencia del PwC 2026 AI Jobs Barometer y del McKinsey State of AI 2026 apunta a la misma conclusión: la IA no es una capa decorativa, es infraestructura de crecimiento. Y eso redefine qué cuenta como ventaja competitiva.

Acciones concretas para founders que aplican hoy:

Mide el estadio real de adopción de tu equipo. Si todavía estás en “alguien usa ChatGPT por su cuenta” y no en «el equipo de soporte tiene un agente desplegado que resuelve casos recurrentes», estás en el carril lento. El salto de piloto a producción es donde se gana la brecha.
Rediseña los roles junior, no los recortes. Los datos de PwC en EE. UU. muestran que los puestos de entrada «seniorizados» —con más criterio, creatividad y juicio— crecen 35%, mientras los repetitivos caen. Si tu startup tiene analistas o SDRs junior haciendo tareas mecánicas, está en la zona roja.
Evalúa build vs. buy con números, no con fe. Si una herramienta de coding agentic te permite construir un componente interno en días, vale la pena compararlo contra la licencia SaaS anual. El 32% de las organizaciones del reporte de McKinsey ya decidió no comprar por esa razón.
Capacita a tu equipo en uso de IA, no solo en IA técnica. El barómetro de PwC muestra que la demanda de «AI users» — gente que aplica herramientas comerciales de IA — crece mucho más rápido que la de «AI builders». El cuello de botella no es programar modelos: es gente que sepa pedirles cosas.

La distancia entre las empresas que integran IA y las que todavía la prueban se mide en plantilla, salarios y productividad, no en discursos. Y a juzgar por las cifras, se está ampliando cada trimestre.