¿La IA reemplazará mis funciones? Claves para entender su uso en el trabajo Algunos expertos consideran que la facilidad con la que la IA puede reemplazar una tarea no depende de su complejidad intelectual, sino de su estructura.

Entre 400 y 800 millones de personas podrían perder sus trabajos a causa dela inteligencia artificial (IA) generativa en los próximos cinco años. Sin embargo, diferente a lo que muchos podrían pensar, su impacto en el mercado laboral de la actualidad no ha sido tan traumático.

Los primeros afectados por la automatización no serán los obreros o los trabajos manuales, sino algunos sectores como el derecho, las finanzas y la escritura. En el caso de firmas legales, ya exploran la automatización de tareas básicas. De igual manera, los bancos cuestionan si seguirán necesitando tantos analistas junior en el futuro.

Esto plantea un dilema formativo: si los puestos iniciales desaparecen, ¿cómo adquirirán experiencia las nuevas generaciones? Algunas industrias podrían optar por reemplazar estos roles con IA para aumentar la productividad, mientras que otras podrían virar hacia un modelo de aprendizaje más cercano, donde los profesionales aprendan directamente de los expertos.

Resulta llamativo que, a pesar de su potencial, la IA aún no haya causado un desplazamiento masivo de empleos. Modelos como ChatGPT pueden aprobar exámenes complejos, como el LSAT (en Estados Unidos) o las evaluaciones para pasar a ciertas universidades. Sin embargo, sectores considerados de alto riesgo, como los asistentes administrativos o los agentes de viajes, no han sufrido caídas significativas en empleo.

Un análisis detallado de los datos laborales en Estados Unidos revela dos excepciones notables: los escritores y los desarrolladores de software. Ambos campos han experimentado una disminución en la contratación en los últimos años, independientemente de las tendencias económicas generales. ¿Por qué estos roles son más vulnerables?

La investigación de METR, una empresa especializada en IA, dice que la facilidad con la que la IA puede reemplazar una tarea no depende de su complejidad intelectual, sino de su estructura. Los modelos de lenguaje funcionan mejor en flujos de trabajo lineales y secuenciales, como escribir código o redactar un ensayo. En cambio, tienen dificultades con tareas "más complejas": aquellas que requieren gestionar múltiples fuentes de información, adaptarse a cambios repentinos o interactuar con personas.

Esta es la razón por la que, aunque un asistente virtual puede generar informes, aún le cuesta reemplazar a un asistente ejecutivo que debe coordinar agendas, manejar imprevistos y tomar decisiones en tiempo real. Del mismo modo, un agente de viajes sigue siendo necesario cuando un cliente cambia de opinión a mitad de una reserva o cuando surge un problema logístico.

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La IA en el trabajo

En el contexto latinoamericano, la adopción de IA presenta un panorama particular. Como señala Roberto Peñacastro, CEO de LeadSales: "En LATAM, muchas PYMEs están en etapas tempranas de adopción de la tecnología, lo que significa que las oportunidades de impacto con inteligencia artificial son significativas siempre y cuando se hagan de forma estratégica".

Peñacastro destaca que la clave no está en adoptar IA por moda, sino en identificar problemas concretos: "No se trata solo de decidir si adoptar la IA o no, sino de hacerlo basado en dolores reales. El primer paso es identificar los cuellos de botella que limitan el crecimiento y preguntarse: ¿En qué áreas se pierden oportunidades por demoras? ¿Qué procesos consumen recursos sin aportar valor diferenciador?".

Hay una ironía en el hecho de que los trabajos más afectados sean aquellos que alguna vez se consideraron los más especializados.

Hay una ironía en el hecho de que los trabajos más afectados sean aquellos que alguna vez se consideraron los más especializados. Por ejemplo, desarrolladores de software y escritores, han visto cómo sus tareas más estructuradas —como generar código repetitivo o redactar artículos basados en datos— son fácilmente automatizables. Paradójicamente, la obsesión de Silicon Valley por la eficiencia y la optimización ha hecho que estos roles sean más vulnerables.

Peñacastro advierte sobre un error común al implementar inteligencia artificial: "Si bien usar IA nos permite automatizar muchas cosas, es muy importante no olvidarnos de la experiencia del cliente. Implementar IA debe mejorar la interacción sin deshumanizarla por completo".

Agrega: "Los clientes siguen valorando el contacto humano, especialmente en situaciones complejas en donde una respuesta automatizada puede sentirse fría o impersonal. Por eso hoy en día sigue siendo crucial mantener un balance entre lo tecnológico y lo humano".

Este enfoque es especialmente relevante en una región diversa como Latinoamérica, donde las soluciones deben adaptarse a cada mercado: "Es esencial considerar la diversidad cultural y de mercado en la región. Lo que funciona en México no necesariamente tendrá el mismo impacto en Colombia o Argentina", señala Peñacastro.

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Utilizarlas como un complemento

Aunque la IA no ha eliminado empleos a gran escala, está redefiniendo qué habilidades son valiosas. Los trabajadores cuyas tareas son repetitivas y predecibles deberán reinventarse, mientras que aquellos que desarrollen habilidades sociales, creatividad y adaptabilidad tendrán más oportunidades.

Para las empresas, el desafío será equilibrar la automatización con la formación de nuevos talentos. Si eliminan los puestos junior por completo, podrían quedarse sin una cantera de expertos. En cambio, si integran la IA como una herramienta de apoyo —permitiendo que los empleados junior aprendan de ella en lugar de ser reemplazados— podrían lograr un equilibrio más sostenible.

Como resume Peñacastro: "La clave está en identificar esos puntos donde una mejora incremental —como predecir fallas o personalizar servicios— tiene un impacto exponencial en la satisfacción del cliente".

La pregunta no es si la IA reemplazará nuestros trabajos, sino cómo podemos evolucionar junto a ella. El futuro del trabajo no se trata de humanos contra máquinas, sino de cómo podemos colaborar para crear un entorno laboral más eficiente y humano.