Entre la automatización, las nuevas funciones y la presión sobre quienes comienzan, el futuro del trabajo estará definido por la adaptación
“¿La Inteligencia Artificial va a quitarme
el empleo?” Pocas preguntas resumen tan bien la mezcla de entusiasmo y preocupación que acompaña la evolución
actual de la tecnología. A medida que las herramientas de IA empiezan a escribir textos, analizar documentos, generar
imágenes, programar sistemas, atender clientes y ejecutar procesos completos, es natural preguntarse hasta dónde
puede llegar esta transformación.
Sin embargo, la respuesta difícilmente cabe en
un simple “sí” o “no”. Algunos empleos probablemente desaparecerán. Otros se transformarán
profundamente. Surgirán nuevas funciones. Y el impacto será muy diferente según la profesión,
el sector, la empresa, el nivel de experiencia y, sobre todo, el tipo de actividad que desempeñe cada profesional.
Por lo tanto, quizá la pregunta más útil
no sea solamente si la IA va a quitar empleos. La cuestión es: ¿qué tipos de trabajo se están
volviendo más valiosos y cuáles son cada vez más fáciles de automatizar?
Las primeras señales ya han comenzado a aparecer
La preocupación no existe únicamente en
el terreno de las previsiones. Una actualización publicada en agosto de 2026 por el Stanford Digital Economy Lab analizó
datos de nómina de millones de trabajadores estadounidenses y encontró un fenómeno relevante. Entre profesionales
de 22 a 25 años en ocupaciones altamente expuestas a la IA, el nivel de empleo se situaba aproximadamente un 19 % por
debajo de lo que habría sido si hubiera seguido la evolución de los jóvenes en profesiones menos expuestas.
El efecto apareció principalmente en la reducción de las contrataciones, y no en una ola de despidos. Los propios
investigadores, sin embargo, advierten que los datos son señales descriptivas y todavía no demuestran que la
IA sea la única causa de esa diferencia.
Esta salvedad es fundamental. Los tipos de interés,
la desaceleración económica, los cambios posteriores a la pandemia, las estrategias empresariales y otros factores
también influyen en el mercado laboral. Aun así, el patrón merece atención: los efectos parecen
ser más fuertes precisamente en funciones en las que la IA puede sustituir tareas, mientras que las ocupaciones en
las que funciona como complemento del trabajador presentan resultados más favorables.
Una encuesta global a CEOs citada por Gizmodo apunta en
la misma dirección. La proporción de ejecutivos que afirmaron tener la intención de reducir puestos junior
en los próximos años llegó al 43 %, mientras aumentó la preferencia por profesionales de nivel
intermedio. Curiosamente, la propia encuesta muestra que las empresas más avanzadas en la adopción de IA no
siempre siguen esta lógica: algunas han comenzado a considerar más valiosos a los profesionales que están
iniciando su carrera cuando logran utilizar la tecnología de manera productiva. Es decir, incluso entre las empresas
que apuestan fuertemente por la IA existen estrategias diferentes.
Los puestos pueden desaparecer sin que desaparezca
el empleo
Es importante separar dos ideas que con frecuencia aparecen
mezcladas en este debate.
La Organización Internacional del Trabajo estima
que aproximadamente uno de cada cuatro trabajadores en el mundo se encuentra en una ocupación con algún grado
de exposición a la IA generativa. Aun así, la conclusión del estudio es más moderada de lo que
sugieren muchos titulares alarmistas: en la mayoría de los casos, la tendencia es hacia la transformación de
las funciones, y no hacia la sustitución completa de los trabajadores.
El Future of Jobs
Report 2025, del World Economic Forum, presenta otra perspectiva de esta aparente contradicción. Al considerar
diferentes transformaciones económicas y tecnológicas, el informe estima la creación de 170 millones
de empleos y el desplazamiento de 92 millones hasta 2030, lo que daría como resultado un saldo positivo de 78 millones
de puestos. Cuando el análisis considera específicamente la IA y el procesamiento de la información,
la previsión es de aproximadamente 11 millones de empleos creados y 9 millones desplazados.
Esto no significa que quien pierda una función
vaya a encontrar automáticamente una de las nuevas. Esa es precisamente una de las mayores dificultades de la transición.
Los empleos creados pueden exigir otras competencias, estar en otros sectores o surgir en lugares diferentes de aquellos en
los que se produjo la reducción. Por lo tanto, para quienes están en el mercado laboral, un saldo agregado positivo
no elimina el riesgo individual.
El software está en primera línea
Pocos sectores ilustran este cambio con tanta claridad
como el desarrollo de software. Los programadores están entre los profesionales que antes comenzaron a utilizar la
IA generativa de forma intensiva. Hoy, los sistemas pueden sugerir código, producir pruebas, explicar fragmentos complejos,
documentar aplicaciones, detectar errores, crear interfaces y ejecutar una cantidad creciente de tareas que antes ocupaban
horas del trabajo de un desarrollador. Esto cambia inevitablemente el valor de determinadas competencias.
Un profesional junior cuya contribución se limite
a recibir una especificación sencilla y transformarla en código relativamente predecible se enfrenta ahora a
una competencia que no existía hace pocos años. Parte de ese trabajo puede realizarse con gran rapidez mediante
herramientas de IA, especialmente cuando implica conocimiento codificado, patrones conocidos y tareas repetitivas. Pero eso
no significa que los programadores estén camino a la extinción.
En julio de 2026, el Bureau of Labor Statistics de Estados
Unidos todavía proyectaba un crecimiento del 15,8 % en el número de desarrolladores de software entre 2024 y
2034, equivalente a más de 267 mil nuevos puestos. La misma proyección señala una fuerte expansión
de áreas relacionadas, como Ciencia de Datos, Seguridad de la Información e Investigación en Computación.
La paradoja es reveladora: la IA puede reducir la necesidad
de determinadas tareas de programación al mismo tiempo que aumenta la demanda de profesionales capaces de construir
un mundo cada vez más dependiente del software y de la IA. Lo que cambia es el nivel de exigencia.
El desafío del profesional junior
Durante décadas, muchas carreras se construyeron
sobre una especie de escalera. El profesional comenzaba realizando tareas relativamente sencillas, aprendía de colegas
con más experiencia, acumulaba contexto y, gradualmente, pasaba a asumir problemas más complejos. La IA puede
eliminar precisamente algunos de los primeros peldaños de esa escalera.
Andrew McAfee, investigador del MIT, llamó la atención
sobre este riesgo al hablar de la automatización de los puestos de entrada. Si las empresas simplemente eliminan las
actividades tradicionalmente utilizadas para formar nuevos talentos, podrían descubrir algunos años después
que dejaron de preparar a los profesionales con más experiencia que necesitarán en el futuro. Es una preocupación
particularmente importante en el software. ¿De dónde saldrá el desarrollador senior de mañana
si las empresas dejan de contratar desarrolladores junior hoy?
Una posible respuesta es que el propio significado de
junior tendrá que cambiar. En lugar de pasar meses realizando únicamente tareas repetitivas antes de llegar
a problemas más interesantes, los nuevos profesionales podrán utilizar la IA para acelerar esa etapa y empezar
antes a trabajar con integración, análisis, arquitectura, calidad, seguridad, producto y comprensión
del negocio. Esto aumenta el potencial de quien está comenzando. Al mismo tiempo, aumenta lo que se espera de él.
Conocer un lenguaje de programación seguirá
siendo importante, pero quizá deje de ser suficiente. Saber formular problemas, evaluar resultados producidos por IA,
detectar cuándo una solución aparentemente correcta contiene fallos, comprender requisitos, debatir decisiones
y aprender con rapidez tenderá a tener aún más peso. El profesional no necesita competir con la IA en
aquello que esta hace mejor. Necesita desarrollar aquello que hace que su contribución sea más difícil
de sustituir.
Automatizarlo todo también puede ser un error
Existe además otro lado de este debate: las empresas
también pueden equivocarse al adoptar IA. La posibilidad técnica de automatizar una tarea no significa automáticamente
que esa sea la mejor decisión de negocio. Los sistemas de IA cometen errores, requieren supervisión, dependen
de la calidad de los datos y pueden introducir riesgos relacionados con la seguridad, la privacidad, la propiedad intelectual,
el cumplimiento normativo y la calidad.
Además, eliminar puestos únicamente porque
determinadas actividades se han vuelto automatizables puede generar un ahorro de costos inmediato acompañado de un
problema futuro de conocimiento y formación. La encuesta a CEOs citada anteriormente ofrece una señal interesante.
Aunque muchas empresas están planificando estructuras más reducidas, más de la mitad de los ejecutivos
entrevistados afirmaban que todavía era demasiado pronto para saber si las inversiones en IA estaban generando el retorno
esperado, y solo el 27 % dijo que los resultados habían alcanzado o superado sus expectativas.
Por lo tanto, la transformación no consiste simplemente
en sustituir personas por algoritmos.
La IA puede eliminar empleos, pero también puede
crear trabajos que todavía no imaginamos
Negar que la IA eliminará puestos sería
poco realista. Algunas funciones ya están bajo presión y otras probablemente se reducirán a medida que
los modelos y los agentes se vuelvan más capaces. Pero afirmar que la consecuencia inevitable será un mundo
sin empleos también ignora el otro lado de la transformación.
Los desarrolladores de soluciones con IA, los ingenieros
de datos, los especialistas en seguridad, los profesionales responsables de integrar agentes en los sistemas corporativos,
los especialistas en gobernanza y muchas otras actividades están creciendo precisamente como consecuencia de esta tecnología.
Y muchas de las funciones que existirán dentro de algunos años quizá todavía ni siquiera tengan
una denominación consolidada.
La historia de la tecnología demuestra que la innovación
destruye actividades, crea otras y redefine muchas de las que permanecen. Lo diferente esta vez es la velocidad. Las empresas
y los profesionales tendrán menos tiempo para reaccionar.
El verdadero riesgo puede ser permanecer igual
Para los trabajadores, el mensaje no debe ser de pánico,
pero tampoco de conformismo. Cuanto más dependa una función exclusivamente de tareas predecibles, repetitivas
y fáciles de describir, mayor tenderá a ser su exposición a la automatización. Cuanto más
requiera contexto, criterio, creatividad aplicada, relaciones humanas, conocimiento del negocio y capacidad para utilizar
la tecnología con el fin de resolver problemas, más difícil será reducir su valor a una simple
ejecución.
Para las empresas, el desafío es similar. Reducir
personal puede parecer el camino más sencillo cuando aumenta la productividad, pero una transformación sostenible
exige replantear procesos, funciones, formación de talento y la propia relación entre personas y máquinas.
Después de 30 años acompañando profundos
cambios en la industria tecnológica, Visionnaire entiende que la evolución del software siempre ha exigido adaptación.
La Inteligencia Artificial eleva esta transformación a otro nivel, creando nuevas posibilidades para desarrollar sistemas,
automatizar procesos y ampliar la productividad de los equipos.
Más que preguntarse si la IA sustituirá
a las personas, las empresas necesitan descubrir cómo utilizarla para construir mejores operaciones, productos más
inteligentes y equipos capaces de ofrecer aquello que la tecnología por sí sola todavía no resuelve.
El futuro del trabajo no estará definido únicamente por lo que la IA pueda hacer, sino por las decisiones que
los profesionales y las organizaciones tomen con ella.
