Hoy, más que nunca, la inteligencia artificial y el empleo se presentan como dos conceptos profundamente entrelazados. La rápida evolución de esta tecnología transformó al mercado laboral a nivel global, al modificar la manera en cómo las personas trabajan y desempeñan sus actividades.
¿Cuáles son los cambios más significativos de la IA en el trabajo? Te lo contamos a continuación.
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Impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral
Estudios resaltan diversos cambios en el mercado. De acuerdo al informe The Future of Jobs Report 2025 del World Economic Forum, se prevé que entre 2025 y 2030 la transformación estructural del mercado de trabajo generará un cambio neto del 7% en el empleo global.
Esto implicará la creación de 170 millones de nuevos puestos de trabajo (14% del total actual), pero también la desaparición de aproximadamente 92 millones de empleos existentes (8%) como resultado directo de la automatización, en gran parte impulsada por la IA y el procesamiento de datos.
Las tecnologías vinculadas a la inteligencia artificial encabezan la lista de los factores más transformadores. El 86% de los empleadores encuestados anticipa que la IA y las tecnologías de procesamiento de información transformarán sus negocios de aquí a 2030, superando incluso a los robots y sistemas autónomos (58%).
Esta transformación tendrá efectos divergentes: por un lado, está impulsando una creciente demanda de perfiles como especialistas en IA y machine learning, desarrolladores de software y analistas de datos; por otro, acelera la desaparición de roles como cajeros, auxiliares administrativos y empleados de entrada de datos, todos susceptibles de automatización.
Frente a este panorama, el reskilling y la capacitación nacen como estrategias clave. El informe destaca que el 85% de los empleadores planea priorizar la actualización de habilidades en su fuerza laboral, mientras que dos de cada tres empresas ya prevén contratar talentos con competencias específicas en IA.
Aun así, se estima que el 39% de las habilidades actuales quedarán obsoletas para 2030, lo que evidencia una creciente brecha de competencias. Esta evolución plantea un reto urgente: diseñar políticas y decisiones empresariales que favorezcan la colaboración entre humanos y máquinas, en lugar de una sustitución que profundice las desigualdades
Transformación de roles y habilidades requeridas
La IA redefine de esta manera el mercado laboral al automatizar tareas rutinarias y permitir nuevas formas de colaboración entre humanos y máquinas. La relación entre la inteligencia artificial y el empleo comienza a observarse dentro de las diversas organizaciones.
“La IA generativa promueve a través de su algoritmia la resolución de problemas vinculados a soluciones basadas a la búsqueda, relevamiento, análisis y articulación lógica de conocimiento previo para dar una respuesta, pudiendo procesar grandes volúmenes de información de forma predictiva”, comparte en entrevista con Innovación Digital 360 el Dr. Marcelo De Vincenzi, Vicerrector de Gestión y Evaluación y Decano de la Facultad de Tecnología Informática de la Universidad Abierta Interamericana (UAI).
Bajo esta línea, continúa que poder contar con este tipo de procesamiento al alcance masivo como el celular o computadora personal con acceso a internet, “complementa y hasta reemplaza algunas de las tareas repetitivas o básicas de búsqueda basadas en experiencias como de asesoramiento, recomendaciones, predicciones, confección de documentos estructurados y no estructurados en casi todas las disciplinas”.
Sin embargo, la implementación de la IA no necesariamente se traduce en un aumento en la contratación en ocupaciones altamente expuestas a esta tecnología, pero sí afecta significativamente la demanda de habilidades.
Además, la adopción de la IA está acelerando la formación de ecosistemas laborales donde humanos y máquinas trabajan conjuntamente, lo que requiere una reevaluación de las estructuras organizativas y las políticas laborales
La automatización impulsada por la IA está desplazando tareas repetitivas, mientras que aumenta la demanda de habilidades cognitivas y técnicas avanzadas.
Por un lado, un estudio del MIT destaca que la IA está cambiando la naturaleza de los trabajos: aumenta la productividad en tareas ya automatizadas y crea nuevas funciones que requieren habilidades especializadas.
El documento denominado The Simple Macroeconomics of AI de Daron Acemoglu ofrece una visión crítica sobre la inteligencia artificial y el empleo y explica cómo esta tecnología podría transformar las tareas laborales en los próximos años.
Según el modelo planteado por el autor, el impacto macroeconómico de la IA dependerá fundamentalmente de qué tareas son automatizadas o complementadas, y de cuánto se reducen los costos en esas tareas.
En vez de predecir un crecimiento desmesurado, el autor estima que los beneficios en productividad total de los factores (TFP) rondarán apenas el 0,55% en una década, si se tienen en cuenta las limitaciones en tareas difíciles de aprender para la IA.
La IA reconfigurará el trabajo principalmente a través de dos mecanismos: automatización y complementariedad de tareas.
- Automatización: IA asume ciertas funciones, especialmente en tareas repetitivas o administrativas como clasificación de datos, redacción de textos simples o atención al cliente.
- Complementariedad: IA no reemplaza, sino que apoya al trabajador, permitiendo que se enfoque en aspectos más especializados o creativos.
Sin embargo, el 80% de las tareas laborales no están aún en condiciones de ser automatizadas de manera rentable, lo que limita su impacto inmediato.
El autor también advierte sobre posibles efectos negativos si no se generan nuevas tareas de alto valor social. La IA, en algunos casos, podría crear funciones con valor social negativo, como algoritmos para manipulación online o desinformación.
Además, no hay evidencia de que la IA reduzca la desigualdad laboral: si bien mejora la productividad de trabajadores menos calificados, no genera suficientes oportunidades nuevas para ese segmento. Esto podría
Por ejemplo, los trabajadores ahora necesitan competencias en análisis de datos, programación y gestión de sistemas de IA. La capacidad para adaptarse y aprender continuamente se ha vuelto esencial en este entorno laboral en constante evolución.
De Vincenzi comparte que la IA crea nuevos trabajos orientados en el uso y el entrenamiento del comportamiento de la Inteligencia Artificial dejando en evidencia la necesidad de curar la información que genera: “Cuando hablamos de curar la información nos referimos a desagregar aquellos datos que son ciertos, comprobables y correctos para la solicitud realizada y eliminando los datos inferidos incorrectos que los llamamos alucinaciones de la IA”, sostiene.
Paralelamente a la transformación de roles existentes, la IA está catalizando la aparición de numerosos perfiles profesionales completamente nuevos. La integración de esta tecnología en los procesos productivos y de servicios está creando puestos como analistas de datos, programadores de IA, especialistas en aprendizaje automático y otros roles enfocados en la creación, implementación y mantenimiento de sistemas inteligentes.
En esta línea, el Vicerrector de Gestión y Evaluación y Decano de la Facultad de Tecnología Informática de la UAI, sostiene que la aplicación de IA en los trabajos actuales crea nuevos puestos de trabajos vinculados. Entre ellos menciona: “La especialización en Ciencia de Datos Aplicada; la construcción de interfaces de comunicación con estas IA; la Incorporación de la IA en los procesos productivo en línea y hasta la Ingeniería de Prompt que trata sobre las buenas prácticas de construcción de las consultas de IA”.
Estos empleos requieren competencias técnicas específicas que combinan conocimientos informáticos con habilidades analíticas y de resolución de problemas complejos.
Sectores más afectados por la automatización
La automatización afecta de manera desigual a diferentes sectores. De acuerdo a un Un informe realizado por Pilar Ficapal-Cusí, Directora académica del Máster Universitario en Dirección y Gestión de Recursos Humanos (UOC) señala que los empleos con una alta probabilidad de automatización incluyen:
- Trabajadores de la producción y la industria manufacturera
- Empleados y secretarios
- Cajeros de banca
- Empleos postales, de reparto y de almacén
- Dependientes de tienda
- Empleos de artesanía y oficios
- Empleos de los servicios de alimentación
- Ayudantes domésticos y limpiadores
- Conductores de vehículos
- Otros empleos elementales y no cualificados
Sin embargo, sectores como la salud, la educación y la tecnología están experimentando una transformación en la que la IA complementa las habilidades humanas, mejorando la eficiencia y la calidad del servicio.
De acuerdo con The Adecco Group Institute, el centro de investigación, opinión y divulgación del Grupo Adecco, entre las áreas que experimentarán mayor crecimiento se destacan la atención sanitaria, la industria farmacéutica y otros sectores donde la innovación tecnológica está generando nuevas necesidades y oportunidades.
Esta dinámica de reconfiguraciones laborales no es exclusiva del sector privado, sino que se extiende a todos los ámbitos de la economía global.
En estos contextos de transformación nacen nuevas profesiones que incluyen habilidades claves y que se aplican y adaptan según cada sector. Entre ellos se encuentran:
| Empleo | Habilidades Clave | Sectores Aplicables |
|---|---|---|
| Especialista en Inteligencia Artificial | Programación en Python/R, modelos de IA | Tecnología, salud, finanzas |
| Científico de Datos | Estadística, visualización de datos, SQL | Investigación, marketing, banca |
| Ingeniero de Machine Learning | Deep learning, NLP, frameworks como TensorFlow | Automotriz, telecomunicaciones, IA industrial |
| Desarrollador de Software | Lenguajes como Java, C++, Python, Git | Startups, empresas tecnológicas |
| Analista de Ciberseguridad | Seguridad en redes, compliance, análisis de riesgo | Fintech, organismos gubernamentales |
| Ingeniero de Prompt (IA Generativa) | Redacción creativa, lógica, comprensión de contextos | Educación, medios, desarrollo de software |
| Especialista en Ética de IA | Conocimiento legal y filosófico, auditoría de algoritmos | Gobierno, ONGs, empresas tecnológicas |
| Gestor de Transformación Digital | Gestión del cambio, liderazgo, tecnologías emergentes | Corporaciones multinacionales, consultoría |
| Técnico en Automatización de Procesos | RPA, scripting, optimización de procesos | Logística, manufactura, servicios |
| Diseñador de Experiencia de Usuario (UX) | Diseño centrado en el usuario, prototipado, investigación UX | Tecnología, e-commerce- educación |
Estrategias para la adaptación de la fuerza laboral
Adaptarse al impacto de la inteligencia artificial en el empleo exige una respuesta integral que articule políticas públicas, innovación educativa y visión empresarial. Será fundamental impulsar marcos formativos y laborales que acompañen el crecimiento de los perfiles vinculados a la IA, tanto en campos técnicos como en funciones complementarias.
En este contexto, los programas de capacitación intensiva y actualización permanente se convierten en herramientas clave para preparar a los trabajadores frente a las transformaciones del mercado y potenciar la relación entre la inteligencia artificial y el empleo.
De esta manera, la recualificación profesional y el aprendizaje permanente aparecen como estrategias fundamentales tanto para individuos como para organizaciones.
Las habilidades que garantizaban la empleabilidad hace apenas una década están siendo rápidamente redefinidas, creando un imperativo de actualización constante que trasciende fronteras sectoriales y jerárquicas. Esta realidad convierte la capacidad de aprendizaje continuo en una competencia meta-profesional crítica para la supervivencia laboral.
Por eso, De Vicenzi afirma que la llave para potenciar el uso de la IA en los procesos productivos y laborales es la de “promover la capacitación del personal en nuevas tecnologías y su aplicación en las diferente disciplinas”.
“El Blockchain, la Ciencia de Datos, la Realidad Virtual y Aumentada, Big Data combinada con la IA y aplicada los modelos de negocios no solo equilibrará la preservación de empleos sino la creación de nuevos que articularán con los existentes en un proceso de transición natural”, manifiesta.
Los programas de nuevas habilidades no solo deben centrarse en competencias técnicas específicas relacionadas con la IA, como programación, análisis de datos o gestión de algoritmos, sino también en habilidades transversales como el pensamiento crítico, la resolución creativa de problemas y la inteligencia emocional, como según revelan en Fundación Innovación Bankinter.
Paradójicamente, estas capacidades exclusivamente humanas están adquiriendo mayor valor precisamente a medida que otras tareas son automatizadas, subrayando la complementariedad potencial entre humanos y máquinas.
La coordinación entre el Estado, el sistema educativo y el sector privado será también indispensable para que estas estrategias logren un impacto sostenido y equitativo. Es decir que las iniciativas de formación continua requieren un enfoque multipartito que involucre a empleadores, instituciones educativas, gobiernos y los propios trabajadores.
Beneficios potenciales de la IA en el entorno laboral
La IA ofrece numerosos beneficios en el entorno laboral, incluyendo el aumento de la productividad, la mejora en la toma de decisiones y la creación de nuevos empleos.
Según un informe de Nexford, la IA podría reemplazar el equivalente a 300 millones de empleos a tiempo completo, pero también tiene el potencial de crear nuevos roles y generar un auge en la productividad.
Además, la IA puede liberar a los trabajadores de tareas tediosas, permitiéndoles enfocarse en actividades más creativas y estratégicas, lo que puede aumentar la satisfacción laboral y fomentar la innovación.
En resumen, estos son los beneficios concretos:
- Automatización de tareas repetitivas: La IA libera a los trabajadores de labores rutinarias (gestión de datos, cálculos manuales, atención al cliente básica) mediante chatbots y sistemas automatizados, permitiéndoles enfocarse en actividades de mayor valor estratégico o creativo.
- Toma de decisiones basada en datos: Al analizar grandes volúmenes de información en tiempo real, la IA identifica patrones y tendencias imperceptibles para humanos, ofreciendo insights para decisiones más informadas en marketing, gestión de riesgos o desarrollo de productos. Por ejemplo, algoritmos convierten datos complejos en informes comprensibles para empleados.
- Mejora de la productividad y eficiencia: La IA multiplica la productividad en sectores como servicios financieros y TI, donde herramientas generativas aceleran procesos hasta 4,8 veces. Además, optimiza la asignación de recursos y reduce costos operativos mediante la automatización de flujos de trabajo.
- Personalización del desarrollo laboral: Herramientas de IA adaptan capacitaciones y recomendaciones a las necesidades individuales de los empleados, identificando brechas de habilidades y sugiriendo rutas de aprendizaje específicas. Esto fomenta una cultura de mejora continua y satisfacción laboral.
- Innovación y creatividad: La IA acelera la generación de ideas mediante modelos predictivos que simulan escenarios o prueban conceptos antes de implementarlos, reduciendo riesgos en proyectos innovadores. En sectores como medios y entretenimiento, facilita la creación de contenido personalizado[Respuesta previa].
- Seguridad y prevención de riesgos: Algoritmos de IA detectan amenazas cibernéticas o anomalías en entornos digitales, actuando como sistemas de alerta temprana. También monitorean condiciones físicas en plantas industriales para prevenir accidentes.
- Mejora en la experiencia del cliente: Chatbots y asistentes virtuales ofrecen respuestas inmediatas y personalizadas, resolviendo consultas 24/7 y liberando a equipos humanos para tareas complejas. Esto eleva la satisfacción del cliente y reduce tiempos de espera.
- Reducción de costos operativos: La automatización de procesos administrativos y productivos disminuye gastos en contratación, capacitación y gestión de errores. Por ejemplo, en RRHH, la IA agiliza la selección de candidatos, reduciendo tiempo y recursos.
Desafíos éticos y sociales de inteligencia artificial y el empleo
La unión entre la inteligencia artificial y el empleo plantea importantes desafíos éticos y sociales, como la discriminación algorítmica, la privacidad de los datos y la transparencia en la toma de decisiones automatizadas.
En cuanto a la discriminación algorítmica, al ser entrenados con datos históricos, muchos sistemas de IA replican y amplifican sesgos ya existentes en ámbitos como la selección de personal, las evaluaciones de desempeño o los ascensos. Un algoritmo que se nutre de registros marcados por desigualdades de género, etnia o edad podría penalizar sistemáticamente a los mismos colectivos.
Otro frente crítico es la privacidad de los trabajadores. Más allá de los datos, las herramientas de IA utilizadas para monitorear productividad -mediante métricas, sensores o incluso análisis emocionales- plantean serias preocupaciones sobre vigilancia excesiva. El uso de datos biométricos sin consentimiento informado choca directamente con los principios fundamentales de protección de datos y dignidad en el trabajo por ejemplo.
A esto se suma una responsabilidad legal difusa: ¿quién responde cuando un sistema automatizado comete un error? ¿El programador, la empresa usuaria, el proveedor tecnológico? La ausencia de marcos normativos específicos deja un vacío que urge resolver con leyes claras y actualizadas.
La Universitat Oberta de Catalunya advierte que el despliegue vertiginoso de tecnologías como ChatGPT ha intensificado estos debates. Según la institución, existe una creciente presión para que las empresas que desarrollan soluciones basadas en IA adopten estándares éticos robustos y rindan cuentas por los efectos que generan en la sociedad.
Además, la falta de transparencia en el uso de la IA puede erosionar la confianza de los empleados y del público en general, lo que subraya la importancia de establecer políticas claras y responsables en su adopción.
Perspectivas futuras del trabajo en la era de la IA
El futuro de la inteligencia artificial y el empleo dependerá de cómo se gestionen los desafíos actuales y se aprovechen las oportunidades que ofrece esta tecnología.
Según el AI Index Report 2025 de Stanford, es crucial proporcionar datos imparciales y rigurosamente verificados para que los responsables de políticas, investigadores y el público en general puedan desarrollar una comprensión más completa y matizada del campo de la IA.
La colaboración entre diferentes sectores y la implementación de políticas inclusivas serán fundamentales para garantizar que la transición hacia un entorno laboral impulsado por la IA sea equitativa y beneficiosa para todos.
| Eje de transformación | Tendencias clave |
|---|---|
| Nuevos roles y evolución profesional | Nacen perfiles como ingenieros en machine learning, científicos de datos y especialistas en ética de IA. Profesiones tradicionales -como medicina, derecho o educación- integran herramientas inteligentes para mejorar su desempeño. |
| Automatización y desplazamiento laboral | Las tareas repetitivas en sectores como manufactura o atención al cliente son las más expuestas. Incluso empleos cualificados (analistas financieros, programadores) enfrentan riesgos. En economías desarrolladas, hasta el 60% de los trabajos cambiarán; en países de bajos ingresos, la exposición es menor, pero la brecha digital es más profunda. |
| Demanda de habilidades híbridas | Aumenta la necesidad de combinar capacidades técnicas (programación, ciencia de datos) con competencias blandas como creatividad, pensamiento crítico e inteligencia emocional. El aprendizaje continuo se vuelve esencial, con microcertificaciones y formación adaptativa. |
| Transformación sectorial | Los sectores automotriz y aeroespacial lideran el crecimiento del empleo (73% de empresas proyectan aumento). En tecnología y electrónica, la demanda de perfiles en IA creció. Petróleo, gas y entretenimiento muestran previsiones negativas. |
| Modelos laborales híbridos | La IA actúa como soporte en entornos remotos, gestión de tareas y soporte técnico. Se consolida un modelo de colaboración donde los algoritmos asisten, pero las decisiones estratégicas siguen en manos humanas. |
| Desafíos éticos y regulatorios | Urge garantizar la transparencia algorítmica, proteger derechos laborales frente a decisiones automatizadas y cerrar brechas de inclusión digital, especialmente entre trabajadores mayores o sin acceso a formación. |
| Escenarios posibles | El Foro Económico Mundial proyecta la creación de 97 millones de empleos netos para 2025 y un aumento de productividad de hasta 4,8 veces en sectores como finanzas. En contraste, se estima que 85 millones de puestos serán desplazados, lo que exige políticas activas de reconversión. |
El experto de la UAI sostiene que una de las competencias más importantes del mercado laboral moderno es “la capacidad de aplicar en el trabajo el pensamiento lógico para relevamiento y resolución de problemas, estar entrenado para trabajar en contextos colaborativos presenciales, híbridos y virtuales y contar con habilidades para participar de procesos de pensamiento colectivo”.
Por otro lado, para potenciar el crecimiento de la Inteligencia Artificial y el empleo afirma: “Ser competente para crear y promover la innovación mediada por la tecnología es una de las cualidades distintivas de las búsquedas laborales combinadas con competencias blandas, genéricas y humanísticas que permitan transferir el conocimiento a través del lenguaje natural y coloquial a los distintos equipos de trabajo”, reflexiona De Vincenzi.
Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial y empleo
¿Qué empleos están en mayor riesgo de ser automatizados?
Principalmente los que incluyen tareas repetitivas y previsibles, como manufactura, transporte, atención al cliente o entrada de datos. La IA ya está impactando también roles que requieren habilidades cognitivas, ampliando su alcance.
¿Cómo puede la educación prepararse para los cambios impulsados por la IA?
Invirtiendo en infraestructura tecnológica, capacitando docentes y adoptando metodologías como el aprendizaje personalizado. Así lo indica el Banco Mundial. Es clave desarrollar habilidades técnicas y blandas desde etapas tempranas.
¿La IA creará nuevos tipos de empleos?
Sí. Según Ultralytics, se esperan más de 97 millones de nuevos puestos de trabajo hacia 2025, muchos de ellos en áreas como IA generativa, ética tecnológica o análisis de datos. El mercado está evolucionando, no desapareciendo
