¿Quién cotiza cuando trabaja la máquina?

De cada 100 personas que trabajan en Colombia, ocho están en oficios donde la inteligencia artificial generativa ya puede hacer buena parte de las tareas. Entre quienes cotizan a salud, son quince.

Las dos cifras salen de cruzar la ocupación de cada trabajador de la Gran Encuesta Integrada de Hogares de 2025 con el índice de exposición que publicó la Organización Internacional del Trabajo (OIT) en 2025. Ese índice califica cada una de las tareas de unas 430 ocupaciones según qué tanto puede hacerlas hoy un modelo de lenguaje, y agrupa las ocupaciones expuestas en cuatro gradientes. En los dos más altos, el 3 y el 4, un modelo de lenguaje ya puede hacer buena parte de las tareas del oficio. Allí trabajan 1,9 millones de personas, el 7,9% de los ocupados.

El índice de la OIT mide lo que la tecnología podría hacer. Para ver lo que ya hace, crucé también el índice de Anthropic, que mide qué parte del tiempo de trabajo de cada oficio está en tareas que la gente ya resuelve con su asistente de IA. Los dos dibujan la misma escalera: a medida que uno se acerca a la plata de la salud, la exposición sube. Con la OIT, el 7,9% de los ocupados, el 15,4% de los cotizantes y el 16,5% del aporte. Con Anthropic, el 9,9%, el 17,1% y el 19,4%.

Figura 1. Participación de cada gradiente de exposición a la IA generativa (OIT) en los ocupados, en los cotizantes al régimen contributivo y en el aporte a salud, 2025 (%). A la derecha, la suma de los gradientes 3 y 4. Fuente: cálculos propios con los microdatos de la GEIH 2025, año completo (DANE), y los índices de exposición a la IA generativa de la OIT (Gmyrek y otros, 2025) y de Anthropic (Massenkoff y McCrory, 2026). En el tablero: la escalera, con los dos índices

La matriz colombiana

En las ocupaciones sin exposición, cotiza al régimen contributivo el 33,5% de los ocupados. En el gradiente 3 cotiza el 89,0%, y en el 4, el 83,4%. Las ocupaciones más expuestas con más gente son los oficinistas generales (314 mil), los contadores (262 mil), los trabajadores de centros de contacto (193 mil), los auxiliares contables (163 mil), las secretarias y los desarrolladores de software. Casi todos tienen contrato, planilla y aporte.

La figura 2 pone cada grupo de oficios en dos ejes: cuánto de su trabajo ya se hace con IA y cuántos de sus trabajadores cotizan. Abajo a la izquierda quedan los oficios grandes del trabajo manual, como peones, limpiadores y conductores, con poca exposición y poca cotización. Arriba a la derecha, la zona donde la IA toca el financiamiento: oficinistas, atención al público, técnicos en finanzas y administración, profesionales de sistemas y especialistas en administración. Son grupos más pequeños, pero allí cotizan entre siete y nueve de cada diez.

Figura 2. Subgrupos de oficios de la Clasificación Internacional Uniforme de Ocupaciones (CIUO-08) adaptada para Colombia (dos dígitos): exposición observada a la IA (índice de Anthropic) y porcentaje de sus ocupados que cotiza al contributivo, 2025. El tamaño del círculo es el número de ocupados; las líneas punteadas, el promedio nacional. En la lista, después de cada nombre: exposición observada (%) y porcentaje que cotiza. Fuente: cálculos propios con los microdatos de la GEIH 2025, año completo (DANE), y los índices de exposición a la IA generativa de la OIT (Gmyrek y otros, 2025) y de Anthropic (Massenkoff y McCrory, 2026). En el tablero: los oficios, con buscador de ocupaciones.

Hay un segundo sesgo. En el gradiente 4 el 67,8% son mujeres, cuando ellas son el 41,5% de los ocupados (la cotización y la participación de las mujeres en cada gradiente están en el tablero). La OIT encontró lo mismo en el mundo, y el estudio de la OIT y el Banco Mundial lo midió para Colombia: el riesgo de automatización es más del triple entre las mujeres (5,5%) que entre los hombres (1,6%), con datos de 2019.

Dónde está el riesgo

Por sectores, el más expuesto es el financiero: casi la mitad de sus ocupados (47,6%) está en oficios de alta exposición. Le siguen información y comunicaciones (35,0%) y los servicios profesionales (31,9%). Pero el sector que más pesa en el aporte en riesgo es la administración pública: uno de cada cinco de sus trabajadores está en alta exposición, y de ahí sale el 19,7% del aporte a salud que generan esos oficios. En el territorio pesa sobre todo Bogotá: con el 18,1% de los ocupados del país genera el 36% de todo el aporte de los ocupados, por su mayor formalidad, y el 40,1% del aporte en riesgo (el peso de cada departamento).

Figura 3. Porcentaje de los ocupados de cada sector (Clasificación Industrial Internacional Uniforme, CIIU rev. 4) en oficios de alta exposición según la OIT (barra) y exposición observada media según Anthropic (punto), 2025. A la derecha, la parte del aporte a salud de los oficios de alta exposición que sale de cada sector. Los doce sectores más expuestos (entre ellos, salud); la última fila agrupa los demás, para que la parte del aporte en riesgo sume 100. Fuente: cálculos propios con los microdatos de la GEIH 2025, año completo (DANE), y los índices de exposición a la IA generativa de la OIT (Gmyrek y otros, 2025) y de Anthropic (Massenkoff y McCrory, 2026). En el tablero: los sectores, con sus oficios más expuestos, y el territorio.

El propio sector salud

La salud no queda por fuera. En el sector trabajan 1 millón de personas, y 145 mil, el 14,1%, están en oficios de alta exposición. Son, sobre todo, los oficinistas de clínicas, hospitales y consultorios (38 mil), las secretarias médicas (23 mil), los auxiliares contables (19 mil) y las recepcionistas (14 mil): la ventanilla donde se asignan citas, se radican cuentas y se tramitan autorizaciones. El 95,2% cotiza y el 78,7% son mujeres. Las EPS y las IPS que automaticen esa ventanilla también estarán adelgazando, en parte, la nómina que financia el contributivo. El detalle del sector, con sus oficios expuestos, está en el tablero.

La parte del sistema que la IA casi no toca, el trabajo manual e informal, se financia sobre todo con impuestos a través del subsidiado. La parte que toca primero, el empleo formal de oficina, se financia con la nómina. En los oficios que la IA puede hacer cotizan casi nueve de cada diez; en los que no, uno de cada tres.

Los escenarios

Los escenarios aplican el cambio de golpe sobre el mercado laboral de 2025, sin fecha, para dimensionar el problema. El contributivo deja de recibir el aporte de quien pierde el empleo. Lo que pasa después define el tamaño del hueco: si esa persona sigue en el contributivo como beneficiaria de otro cotizante, el sistema pierde todo el aporte; si pasa con su familia al subsidiado, el presupuesto paga una unidad de pago por capitación (UPC) algo menor que la del contributivo. Por eso el hueco se presenta como un rango.

Fuente: cálculos propios con los microdatos de la GEIH 2025, año completo (DANE), y los índices de exposición a la IA generativa de la OIT (Gmyrek y otros, 2025) y de Anthropic (Massenkoff y McCrory, 2026). El aporte se calcula con las reglas de cotización vigentes y se escala al recaudo de empleados e independientes de 2025 (26,5 de los 38,7 billones del contributivo; el resto lo aportan pensionados y otros cotizantes; diagnóstico de la ADRES). El hueco usa la UPC de 2025 e incluye al contributivo y al presupuesto. El aporte a pensión es el 16% del ingreso base de quienes cotizan a pensión, con el mismo ajuste al recaudo.

El pesimista es una cota extrema: desaparecen todos los empleos de las ocupaciones expuestas y nadie se reubica. El empleo cae algo más de una cuarta parte (6,6 millones de empleos) y la base que cotiza, más de un tercio (37,6%). El sistema perdería 10,3 billones de aportes al año, una cuarta parte de todo el recaudo del contributivo, y el hueco quedaría entre 8,9 y 10,3 billones, alrededor de medio punto del PIB.

El intermedio hace desaparecer todos los empleos del gradiente 4, los de exposición más alta y homogénea, y deja que el resto se transforme. Es una cota para ese gradiente: la OIT advierte que su índice mide el potencial técnico, y que el efecto sobre el empleo depende de cómo adopten la tecnología las empresas. Son 681 mil empleos, el 2,9%, una cifra parecida al rango de 2% a 5% con potencial de automatización que la OIT y el Banco Mundial estiman para América Latina. Pero la base que cotiza perdería el 5,3%, y el hueco quedaría entre 1,0 y 1,2 billones al año.

El de uso observado parte de lo que la gente ya hace hoy con IA, sin suponer que desaparezcan oficios enteros. Es una aproximación: a cada trabajador se le resta su exposición observada multiplicada por la parte del uso del asistente de Anthropic que es automatización, es decir, tareas que la IA hace sola. Sumado, equivale a 936 mil empleos equivalentes, el 3,9% del empleo, y a 1,8 billones de aporte a salud. Queda entre los otros dos, y más cerca del intermedio.

En los tres, el golpe a las pensiones es mayor que el golpe a la salud, porque el aporte a pensión (16% del ingreso base) pesa más que el de salud y la mayoría de estos trabajadores también cotiza a pensión: ocho de cada diez en el intermedio y algo más de la mitad en el pesimista (57%). En el intermedio se irían 3,0 billones al año de aportes a pensión, frente a 1,2 de salud.

El optimista tiene el mismo desplazamiento del intermedio, pero la ganancia de productividad no se queda afuera. Goldman Sachs estimó que la IA generativa podría subir el nivel del PIB mundial 7% en diez años, con efectos menores en las economías emergentes. Si Colombia lograra la mitad, 3,5% del PIB, serían 64,8 billones al año a tamaño de la economía de 2025. Si esa ganancia tributara como el resto de la economía (el recaudo de la DIAN equivale al 16,0% del PIB), dejaría 10,4 billones: unas 9 veces el hueco del intermedio, y algo parecido al del pesimista. La figura 4 pone las dos cuentas en la misma escala. Ese recaudo llegaría al presupuesto general, a competir con todo lo demás. A la salud solo iría con certeza la parte de renta que la ley ya le destina, porque la salud se cobra sobre todo sobre la nómina.

Esa ganancia todavía no aparece fuera del sector tecnológico. Torsten Slok, economista jefe de la gestora Apollo, mostró en octubre de 2026 que en Estados Unidos el ingreso por trabajador y los márgenes de utilidad suben en las siete grandes tecnológicas y siguen planos en las otras 493 empresas del índice S&P 500. La productividad total de los factores, corregida por el ciclo (la serie de John Fernald en la Reserva Federal de San Francisco), tampoco muestra el efecto de la IA. Su conclusión es que la historia de la IA se decidirá en esas 493 empresas y no en las siete grandes. Para Colombia la lectura es doble. El escenario optimista sigue siendo una apuesta que los datos aún no respaldan. Y si la ganancia se concentra en pocas empresas, casi todas extranjeras, lo que quede en impuestos aquí dependerá de cobrarles a ellas.

Figura 4. Hueco en salud (la barra oscura llega al hueco si todos pasan con su familia al subsidiado; la clara, al hueco si nadie cambia de régimen) y aporte a pensión que se perdería en cada escenario, frente a lo que dejaría en impuestos una ganancia de productividad de 1%, 3,5% y 7% del PIB con el recaudo actual de la DIAN, en billones de pesos al año a tamaño de la economía de 2025. Fuente: cálculos propios con los microdatos de la GEIH 2025, año completo (DANE), y los índices de exposición a la IA generativa de la OIT (Gmyrek y otros, 2025) y de Anthropic (Massenkoff y McCrory, 2026). En el tablero: el simulador de escenarios.

Qué se discute en el mundo

En 2017 Bill Gates propuso gravar a los robots que reemplazan trabajadores, y ese mismo año el Parlamento Europeo rechazó un impuesto así (Merler, 2017). Corea del Sur fue más discreta: recortó los descuentos tributarios a la inversión en automatización (Kim, 2017). Ningún país ha adoptado un impuesto a la IA.

La academia está dividida. Ryan Abbott y Bart Bogenschneider (2018) defienden gravar la automatización porque el sistema tributario ya subsidia a la máquina frente a la persona. João Guerreiro, Sergio Rebelo y Pedro Teles (2022) llegan a una conclusión más acotada: un impuesto a los robots reduce la desigualdad, pero con un costo de eficiencia considerable, y solo conviene mientras la automatización es parcial.

El argumento técnico más fuerte lo publicaron Daron Acemoglu, Andrea Manera y Pascual Restrepo en 2020. En Estados Unidos, el trabajo paga una tasa efectiva superior al 25%, y los equipos y el software, alrededor de 5% después de la reforma de 2017. Con esas reglas, el código tributario empuja a automatizar tareas donde la máquina apenas mejora a la persona. En 2024, un equipo técnico del Fondo Monetario Internacional (FMI) recomendó corregir esa asimetría: no crear un impuesto especial a la IA, pero sí gravar mejor las rentas del capital y las ganancias extraordinarias, y ampliar la protección social. OpenAI publicó en abril de 2026 una advertencia parecida para Estados Unidos: la IA puede erosionar la base tributaria de los programas sociales que dependen de los impuestos a la nómina. Propuso apoyarse más en ingresos del capital y crear un fondo público de riqueza.

La evidencia sobre empleo todavía es temprana. Con datos de Estados Unidos, el equipo de economía de Anthropic no encontró más desempleo en los oficios más expuestos desde finales de 2022, pero sí indicios de que en esos oficios se contrata menos a los jóvenes de 22 a 25 años. Si el ajuste llega por ahí, se verá en puestos que dejan de abrirse, y la base que cotiza se adelgazará poco a poco.

Quienes se oponen a un impuesto a la IA tienen un punto. Un tributo sobre la adopción frena la productividad, y Colombia produce entre 19 y 20 dólares por hora trabajada, frente a más de 60 en el promedio de la OCDE (Portafolio, 2025, con cálculos de la OCDE). Gravar la adopción encarecería justo lo que podría cerrar esa brecha. Queda por discutir por dónde entra la ganancia y cómo gravarla sin estorbar la adopción.

Francia creó en 1991 la contribución social generalizada, sobre casi todos los ingresos, incluidos los del capital, y hoy financia con ella buena parte de su salud (Ley 90-1168 de 1990). Alemania, con un sistema de cotizaciones como el nuestro, aporta 14.500 millones de euros al año del presupuesto para pagar prestaciones que no son del seguro, como la cobertura gratuita de hijos y cónyuges. En Colombia, la política de IA (documento 4144 de 2025 del Consejo Nacional de Política Económica y Social, CONPES) reconoce el riesgo de desplazamiento y habla de talento y habilidades. El proyecto de ley de IA para el trabajo que cursa en el Senado trata de estabilidad laboral, transparencia de los algoritmos y recualificación. Ninguno dice cómo se financia la seguridad social si la nómina se adelgaza.

Qué impuestos cobrar a las empresas que usan IA

Un impuesto especial por usar IA suena sencillo y no lo es. Primero, no hay una base que se pueda medir: usar IA puede ser una licencia, los tokens que se consumen o un empleo que no se contrató, y lo que no se mide no se fiscaliza. Segundo, casi todo el cómputo y los modelos se contratan a proveedores del exterior, de modo que un tributo al uso lo pagaría la empresa formal que declara y lo esquivaría la informal. Tercero, encarecería la herramienta que podría cerrar la brecha de productividad. Por eso propongo cinco principios para discutir ahora, del más sólido al más discutible.

1. Seguir quitándole peso a la nómina. Colombia ya dio un paso: desde 2014, las empresas que declaran renta no pagan el 8,5% patronal a salud por los trabajadores que ganan menos de diez salarios mínimos, y a cambio una parte de su impuesto de renta va al sistema. Sobre cada empleo formal sigue pesando el aporte del trabajador, la pensión, los riesgos laborales y la caja de compensación; sobre el software que lo reemplaza no pesa nada de eso. Una contribución de base amplia, al estilo francés, sobre todos los ingresos de las personas, repartiría la carga entre el trabajo y el capital.
2. Neutralidad entre trabajo y máquina. Revisar los beneficios tributarios que abaratan la automatización frente al empleo, como recomiendan el FMI y Acemoglu. Si el país quisiera ir más lejos, la forma menos dañina es la coreana: recortar los descuentos a la inversión en automatización, en lugar de crear un tributo nuevo.
3. Una parte de la ganancia, con destino. El molde existe: hoy 4,4 puntos de la tarifa de renta de las empresas van al sistema de salud. Atar a ese destino una fracción de lo que recaude la ganancia de productividad cubriría el escenario intermedio con el 12% de ese recaudo en el escenario optimista.
4. Cobrar lo que ya existe a los proveedores extranjeros. Desde 2024, las empresas del exterior con presencia económica significativa en Colombia pagan renta sobre sus ventas de servicios digitales, incluidos el almacenamiento en la nube y el licenciamiento de software: 3% de los ingresos brutos si declaran, o una retención de 10% sobre cada pago (artículo 20-3 del Estatuto Tributario, creado por la Ley 2277 de 2022, y Decreto 2039 de 2023). Las suscripciones a los grandes modelos de IA caben ahí. Antes de inventar un impuesto, conviene saber cuánto se recauda por esa vía y si los proveedores de IA la están pagando.
5. Proteger a la persona en la transición. El subsidiado ya separó el derecho a la salud del contrato de trabajo. Falta lo mismo para la transición: un mecanismo de protección al cesante con alcance real, formación y un camino de vuelta al contributivo para quien se reubica.

Lo que estas cifras no dicen

La OIT presenta su índice como un techo de lo que la tecnología permite, y lo más probable es que buena parte de esos oficios se transforme en vez de desaparecer. El índice de Anthropic mide el uso de un solo asistente, y el escenario de uso observado es una aproximación que no ajusta por horas trabajadas; concentrado en países de ingreso alto, y se traslada a los oficios colombianos con tablas de correspondencia entre clasificaciones. Los escenarios no cuentan los empleos nuevos que la IA cree, ni la parte de la ganancia que llegue como salarios y vuelva a cotizar, ni lo que se dejaría de recaudar en renta o IVA. El aporte que estima la encuesta se escala con un solo factor al recaudo, porque la encuesta capta menos ingreso del que se reporta en la planilla; en los oficios mejor pagados esa diferencia puede ser mayor, y el aporte a pensión se ajusta con el mismo factor.

El cierre

La pregunta de esta serie ha sido quién sostiene el sistema. Hasta ahora la respuesta era una nómina delgada que cargaba con todos. La IA puede adelgazarla más, justo en la parte que más aporta, o puede producir la riqueza que permita sostenerlo mejor.

La tributación reparte la riqueza que exista. Antes está la pregunta de qué va a vivir la base que financia la salud cuando la máquina haga buena parte del trabajo de oficina. Colombia tiene una ventaja que no depende de esos empleos. El propio sector salud reúne al 4,3% de los ocupados y genera el 9,2% del aporte, porque casi nueve de cada diez de sus trabajadores cotizan, y la IA toca su ventanilla pero no la atención clínica: la OIT califica como no expuestos a médicos, enfermeras y odontólogos. Cuatro de las diez mejores clínicas de América Latina son colombianas (Intellat, 2025), y entre enero y agosto de 2026 llegaron 21.034 extranjeros a tratarse aquí, 17,6% más que un año antes (Migración Colombia, citada por ANATO). A eso se suman el agua y la biodiversidad. Convertir esas ventajas en base de cotización exige empleo formal y energía firme. En julio, XM advirtió un déficit de 3.906 GWh al año para 2026-2027 (Portafolio, 2026), y los centros de datos que trae la IA van a competir por esa misma energía y por el agua.

La próxima reforma tributaria es una oportunidad para decidir cómo se reparte la ganancia de la IA. Que haya ganancia que repartir depende de la energía, del agua y de que el empleo en esos sectores sea formal.

Las opiniones expresadas en esta columna pertenecen exclusivamente a su autor y no comprometen la línea editorial de CONSULTORSALUD.

Referencias

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Descargo de responsabilidad

Las opiniones, análisis y reflexiones que publico en este espacio son exclusivamente de mi autoría y de carácter personal. Fui Asesor de Innovación y Analítica de la Administradora de los Recursos del Sistema General de Seguridad Social en Salud (ADRES) hasta agosto de 2026. A la fecha de esta publicación no me desempeño en el sector público ni en ninguna entidad del sistema de salud. Nada de lo aquí escrito constituye posición institucional.

Los contenidos se elaboran a partir de información de dominio público, de literatura verificable debidamente citada y de mi experiencia profesional. En ningún caso divulgan información reservada ni datos personales.

Declaración de intereses: los cálculos propios los hizo Sinergística S.A.S., empresa que fundé y que ofrece servicios de analítica de datos en salud. Las propuestas que formulo son hipótesis de discusión.

Las opiniones expresadas en esta columna pertenecen exclusivamente a su autor y no comprometen la línea editorial de CONSULTORSALUD.