La expansión de la inteligencia artificial en las empresas empezó a modificar el mercado laboral de una forma menos lineal de la que anticipaban las primeras predicciones sobre una sustitución masiva de trabajadores. Docentes, abogados, arquitectos y profesionales de la seguridad están entre los perfiles con mayor resistencia frente a la automatización, mientras las compañías asignan más valor al criterio, la experiencia, la empatía, la comunicación y el conocimiento especializado.
Al mismo tiempo, las empresas muestran una mayor preferencia por profesionales con recorrido laboral. Los empleados de 35 a 50 años aumentaron su participación en las nuevas incorporaciones y podrían superar a los trabajadores más jóvenes si la tendencia se mantiene. La capacidad para interpretar información, detectar excepciones y asumir responsabilidad por una decisión ganó peso en un contexto en el que una máquina puede producir datos o ejecutar ciertas tareas en pocos segundos.
Los datos surgen de Hidden in the Headcount, una investigación de Visier que estudió más de 3,6 millones de registros de empleados, correspondientes a más de 155 grandes organizaciones, y comparó la evolución de 30 áreas profesionales entre 2022 y 2026.
El trabajo detectó, además, un freno generalizado en las incorporaciones. La tasa de contratación cayó alrededor de 24% durante el período analizado. La IA no explica por sí sola esa reducción, ya que las empresas también atravesaron años de incertidumbre económica, reestructuraciones y cambios en sus políticas laborales.
Sin embargo, la tecnología incorporó una alternativa que antes tenía mucho menos alcance. Ante una mayor carga de trabajo, una compañía puede evaluar primero qué tareas puede absorber la IA antes de sumar personal.
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La IA cambia puestos dentro de una misma área
Uno de los datos más relevantes del estudio surge cuando el análisis deja de mirar industrias completas y baja al nivel de las funciones y los puestos específicos. Un banco, una empresa tecnológica o un hospital pertenecen a sectores distintos, pero todos pueden necesitar empleados de finanzas, recursos humanos o análisis de datos. Esa comparación permite detectar movimientos que las estadísticas generales pueden ocultar.
Entre 2022 y 2026, el área de Data Analitycs aumentó un 49% su participación sobre el total de empleados de las compañías estudiadas, mientras Gestión de Producto avanzó un 39%. En el sentido contrario, Recursos Humanos perdió un 3% y Finanzas retrocedió un 4%.
Incluso dentro de una misma función aparecen diferencias mucho mayores. La participación de las contrataciones de ingenieros especializados en inteligencia artificial aumentó 251%, mientras que la de científicos de datos cayó 32%, según los resultados publicados por Visier.
La comparación expone por qué las grandes categorías profesionales ofrecen cada vez menos información sobre las perspectivas de empleo. Dos personas pueden trabajar en el área de datos y enfrentar escenarios laborales completamente diferentes. La automatización no elimina necesariamente una división completa. En muchos casos modifica qué puestos necesita una empresa y qué tareas conserva cada uno.
Esta transformación también modifica la ecuación económica de las contrataciones. Una compañía puede optar por una dotación menor si encuentra profesionales capaces de utilizar herramientas de IA para cubrir parte del trabajo que antes requería varios puestos especializados. El resultado puede ser una menor cantidad de incorporaciones y, al mismo tiempo, mayores exigencias para cada candidato.
Los trabajos que conservan una ventaja humana
Los empleos con mayor resistencia comparten una característica. Su resultado final depende de decisiones que requieren criterio, responsabilidad, interpretación y relaciones humanas, incluso cuando parte de sus tareas puede automatizarse.
Un abogado puede utilizar IA para encontrar antecedentes o procesar grandes volúmenes de documentación, pero la estrategia de un caso exige evaluar matices, consecuencias y riesgos. Un arquitecto puede recurrir a herramientas generativas durante la elaboración de un proyecto, aunque todavía debe responder por las normas, la seguridad, las necesidades del cliente y las condiciones concretas de una obra.
Algo similar ocurre con los docentes. La IA puede aportar material educativo o ayudar a organizar contenidos, pero enseñar también exige interpretar las dificultades de un alumno, gestionar un grupo, reconocer señales emocionales y adaptar los métodos según cada caso. En seguridad, muchas decisiones dependen de situaciones ambiguas que requieren una lectura inmediata del contexto.
La diferencia, por lo tanto, no pasa por encontrar una profesión completamente aislada de la tecnología. Los puestos con mejores defensas son aquellos en los que la IA puede realizar una parte del trabajo, pero la responsabilidad del resultado recae en manos de una persona.
Ese criterio también explica por qué las llamadas habilidades blandas adquieren mayor importancia. Creatividad, empatía, liderazgo, comunicación, relaciones interpersonales, capacidad de decisión y conocimiento técnico especializado complementan el uso de herramientas automatizadas y resultan más difíciles de transferir por completo a una máquina.
