IA & Empleo 03 Oct 2025
La verdad incómoda sobre la IA: no todos tendrán un lugar en el futuro laboral
La inteligencia artificial está cambiando el mundo del trabajo más rápido de lo que muchos quieren admitir. No es una revolución silenciosa, es un reemplazo sistemático de funciones que hasta hace poco eran exclusivas del ser humano. Desde oficinas hasta fábricas, desde atención al cliente hasta contabilidad, la IA ya está haciendo tareas que antes requerían una persona. Mientras algunos celebran la llegada de empleos más sofisticados, otros ven cómo su rol desaparece sin una alternativa clara. El discurso optimista que promete "nuevas oportunidades para todos" suena bien, pero ignora una verdad dura: los empleos que la IA destruye no son los mismos que está creando, y no todos pueden hacer el salto. Este artículo pone sobre la mesa esa verdad incómoda: que el futuro laboral no será equitativo por defecto. Y que si no hacemos algo, la IA no será solo una herramienta, sino una línea divisoria entre quienes siguen siendo útiles para el sistema… y quienes quedan fuera.
Cristina Gómez
La inteligencia artificial ya no es promesa, es realidad. Automatiza tareas, aprende patrones, redacta, diseña, responde, analiza. Frente a esta ola tecnológica, surgen dos posiciones enfrentadas: los que ven un apocalipsis laboral, y los que creen que surgirán nuevos empleos más interesantes. Ambos tienen razón, pero el equilibrio no será justo.
Los trabajos que están en la cuerda floja
Los empleos más vulnerables al avance de la IA comparten tres características: son repetitivos, siguen reglas claras y pueden ejecutarse sin juicio humano complejo.
Algunos ejemplos:
- Administrativos: 85% de riesgo estimado de automatización. Realizan tareas como redacción de correos, organización de agendas o gestión de documentos, que hoy ya pueden ser automatizadas con IA y herramientas RPA.
- Atención al cliente: 75%. Los chatbots manejan cada vez más interacciones, reduciendo la necesidad de agentes humanos.
- Logística y transporte: 70%. Desde camiones autónomos hasta drones de reparto, la automatización está en marcha.
- Producción y manufactura: 65%. Robots industriales inteligentes ya están reemplazando mano de obra humana en cadenas de montaje.
- Contabilidad: 60%. Programas basados en IA procesan facturas, generan reportes y detectan irregularidades sin intervención humana.
- Diseño gráfico básico: 50%. Herramientas como Canva o generadores de imágenes por IA reducen la demanda de diseñadores para tareas simples.
"Pero se crearán nuevos empleos"
Sí, la IA también genera nuevos trabajos. Pero no todos podrán acceder a ellos. Son roles técnicos, creativos, de alta especialización. Requieren competencias digitales, formación específica y experiencia en contextos tecnológicos avanzados.
Ejemplos de empleos emergentes:
- Ingeniero/a de IA: muy alta demanda. Son quienes diseñan y entrenan los modelos que alimentan estos sistemas.
- Diseñador/a UX: alta demanda. Se encargan de hacer que la interacción con productos digitales sea intuitiva y humana.
- Auditor/a de algoritmos: demanda media. Evalúan el funcionamiento ético y justo de los sistemas automatizados.
- Ingeniero/a de prompts: demanda media. Saben comunicarse con IA de forma precisa para obtener resultados útiles.
- Especialista en datos: demanda media. Recogen, organizan y analizan datos para alimentar y evaluar sistemas de IA.
El mito del reentrenamiento
La narrativa de que todos pueden “adaptarse” mediante formación es simplista. Reconvertirse no es rápido ni accesible para cualquiera. Muchos trabajadores desplazados no tienen el tiempo, los medios ni la base educativa necesaria para hacer esa transición.
Además, los empleos emergentes son escasos en comparación con la magnitud del reemplazo. Y no se distribuyen equitativamente: se concentran en sectores urbanos, tecnológicos y de alto nivel educativo.
Comparación directa: ¿quién gana y quién pierde?
Los empleos que desaparecen tienden a ser operativos, rutinarios y mal pagados. Los que surgen requieren creatividad, pensamiento estratégico, habilidades digitales y dominio del inglés. La IA, lejos de nivelar el campo de juego, lo está inclinando aún más.
Dicho en pocas palabras:
- Los empleos en riesgo son reemplazables, de bajo nivel técnico y difíciles de reconvertir.
- Los emergentes son escasos, complejos y no están al alcance inmediato de la mayoría de los trabajadores desplazados.
¿Y ahora qué?
Aceptar que la IA transforma el empleo no basta. Hay que intervenir. Algunas propuestas que merecen discusión:
- Imponer impuestos progresivos a la automatización para financiar reconversión laboral real.
- Diseñar ingresos básicos universales o modelos híbridos de trabajo y subsidio.
- Reformar la educación desde la base para incluir pensamiento computacional, creatividad y adaptación digital.
- Establecer marcos éticos y legales que regulen el uso de IA en procesos de contratación, productividad y despido.
Conclusión
La IA no está democratizando el trabajo. Lo está reorganizando de forma desigual. Automatiza lo repetitivo y premia lo altamente técnico. Si no se toman medidas serias, veremos una brecha cada vez mayor entre quienes pueden adaptarse… y quienes quedan afuera.
No es una crisis futura. Es una transición ya en marcha. Y fingir que es simplemente “el ciclo natural del progreso” es dejar que muchos paguen el precio del avance sin recibir sus beneficios.
Fuentes consultadas
- McKinsey & Company – The Future of Work After COVID-19 (2021): informe sobre automatización y reconversión laboral.
- World Economic Forum – Future of Jobs Report (2020-2023): proyecciones sobre empleos en riesgo y empleos emergentes a nivel global.
- MIT Technology Review – Artículos sobre el impacto de la IA generativa en sectores laborales.
- PwC Global AI Study – Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise? (2017).
- OECD – Automation, skills use and training (2019): análisis del riesgo de automatización por país y sector.
- Harvard Business Review – Artículos sobre el cambio del mercado laboral impulsado por IA.
- OpenAI Blog – Documentación técnica y casos de uso de IA aplicada a productividad laboral.
- Stanford HAI (Human-Centered AI) – Estudios sobre sesgo algorítmico y ética en inteligencia artificial.
- IBM y Microsoft Research – Reportes sobre evolución del empleo tecnológico y nuevas profesiones digitales.